深度学习入门（一）

一、简介

深度学习是机器学习领域新兴且关键的研究方向。机器学习重点在于让计算机从数据中挖掘规律以预测未知，而深度学习借助构建多层神经网络，自动学习数据的复杂特征，从而实现更精准的模式识别，在图像、语音等众多领域广泛应用。

二、神经网络基础结构介绍

1、神经元工作机制

神经元模拟人类大脑神经元，接收多个带权重的输入信号，将其加权求和并加上偏置值，再通过激活函数（如 sigmoid 函数）处理，把输出映射到 0 - 1 之间，为神经网络引入非线性因素，使其能够处理复杂的非线性关系。

2、感知器的原理 

 

由两层神经元构成的感知器，能用矩阵乘法表示输出公式g(W∗x)=z 。它可对数据进行线性分类，但仅适用于线性可分数据，面对复杂非线性问题时表现不佳。

3、多层感知器

多层感知器在输入层和输出层间添加了隐含层，能学习到数据的非线性特征，实现复杂数据的分类和预测。设计时，输入层节点数与数据特征维度匹配，输出层节点数与预测目标维度一致，中间层节点数目前依靠经验设定，通过试验不同值对比模型预测效果来确定最优数量。

 

 4、偏置神经元

偏置神经元是神经网络中存储值恒为 1 的特殊单元，除输出层外每层都存在。它虽不接收外部输入，但为神经网络增加了灵活性，助力模型更好地拟合数据，学习复杂函数关系。

三、神经网络构造过程

1、输入输出层的确定

2、损失函数

损失函数用于衡量模型预测值与真实值的误差，常见类型包括 0 - 1 损失函数、均方差损失、平均绝对差损失、交叉熵损失、合页损失等。多分类问题中常用交叉熵损失，以图像分类为例，模型预测各类别概率，通过处理概率计算损失值，预测越准确，损失值越小。

3 、正则化惩罚

为防止模型过拟合，引入正则化惩罚，常见的有 L1 和 L2 正则化。它们通过约束权重参数，惩罚过大的权重值，使模型更具泛化能力，避免过度依赖训练数据中的噪声和细节。

4、梯度下降法的原理与应用

梯度下降法是深度学习常用的优化算法，用于调整模型参数使损失函数最小化。基于偏导数和梯度概念，偏导数表示函数关于某变量的变化率，梯度是所有偏导数组成的向量，指向函数值增长最快的方向。梯度下降法沿梯度反方向更新参数，学习率决定每次更新的步长，其大小影响模型训练效果，过大易跳过最优解，过小则训练速度缓慢。

5、BP 神经网络

BP 神经网络结合梯度下降法，训练过程包括正向传播和反向传播。正向传播时，输入数据经各层计算得出预测结果，进而计算损失函数；反向传播时，将损失函数关于权重的梯度从输出层反向传播到输入层，更新各层权重参数。不断重复这两个过程，优化模型参数，降低损失值，提升模型预测能力。

四、总结

深度学习是机器学习的重要分支，通过构建多层神经网络自动学习数据特征。神经网络由神经元构成，从简单的感知器到多层感知器，逐步突破线性局限，偏置神经元为网络带来灵活性。训练时，损失函数衡量误差，正则化防止过拟合，梯度下降法结合 BP 神经网络不断调整参数，使模型在预测任务中表现更佳，广泛应用于图像、语音等多领域。 下篇文章将会带领大家来实现神经网络的搭建，欢迎大家的关注！