人工智能之神经网络基础入门（最通俗版）
天天听人工智能，但你真的知道人工智能是什么吗？
大家眼里的人工智能
其实现阶段人工智能，狭义上指的是深度学习，而深度学习所包含的结构主要是神经网络。
所以今天就来做一个最通俗版的神经网络小白入门介绍，只用到初中或者高中的简单数学，小白也可以放心食用。本系列也会持续更新，欢迎点赞收藏加关注，持续关注后续文章。
理工科的思维方式
理工科一个思维的一个核心之一，我至少认为是就是“系统思维”，也就是输入输出思维。
其实不管是人工智能的学习过程，商业的模式，还是更广泛意义上的解决问题的方式，其实都是要明确输入和输出是什么，去从一个整体系统的角度去思考，这就是“系统思维”。我认为这个思维是贯穿在工科的学习以及后续工程实践过程中的。
接下来就带大家从输入、系统、输出的视角来看待神经网络。
神经网络是什么
神经网络通过模仿大脑神经元的感知系统，以一种机器感知、标记或聚类原始输入数据的方式来解释感官数据。他们识别的模式是数字化的，所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须转换成向量，再输入到神经网络之中。神经网络可以进行聚类和分类等人工智能相关多种任务。
神经网络的构成
神经网络的输入
说回神经网络，你的输入就是你的数据，所以首先要清楚你有什么的样的数据。
例如，如果你有分类问题，则需要标记数据。你需要的数据集是公开可用的，还是需要收集的，能否获得高质量的数据获得良好深度学习模型的重中之重。
但是你不能相信任何人会告诉你数据是否足够好，只有直接探索数据才能回答这个问题。
另外，要清楚你的数据输入格式，以及维度。
什么是数据维度呢?
这里需要普及一下线性代数的概念。莫慌，很好理解。
线性代数中有一个概念，是矩阵，可以把它想象成一个方阵，如m列n行的方阵，方阵中每一个点站着一个人。
只要把每个人，想象成一个数字，那这个m*n的方阵就是一个二维矩阵，如果是m*n*k的矩阵，就是三维，以此类推。
输入到神经网络中的数据，呈现形式都是一个“矩阵”，无论是音频序列、图像、视频（视频就是很多帧的图像）、文本，都是通过不同的处理方式，变成一堆数字的排列。
为什么说人工智能在不断发展呢，因为你比如一些特别笨拙的算法，他可能比如说每一个图片的像素点和他所有的像素点都要比较一遍，比如说这是最笨拙的方式，那新型的算法，它就会各种各样的改进思路，比如就是有一个注意力机制就挺有意思，就像人的注意力的这个机制一样，就是只关注图像其中的一个部分。然后这个怎么用数学来表达怎么去计算，就是他就是这个需要研究的。
另一个例子就是MP3的发展历程。在CD时代，对这个振幅频率进行采样，一秒钟要采样很多次，因此一个音乐用CD的形式可能将近几百兆，非常庞大的数字了。那MP3为什么能大大的压缩音频信息，但是你还听不出来有什么区别，因为他利用人耳的不敏感性，比如这一帧的音频，有很多东西是不动的，他就不显示了，只是把人儿最敏感的位置进行加工，其他的就掠过。因此它能大幅地压缩大小，同时保持音乐品质的不变，才让音乐能够大量普及。
神经网络的输出
神经网络有了输入，我们再来看输出。
这个就和你的目的有很大关系，例如，分类问题，识别花的种类、识别一张图片是猫还是狗，在分类问题中，判断一封电子邮件是不是垃圾邮件，其他类型的问题包括异常检测（在欺诈检测和制造设备的预测性维护中很有用）和聚类，这在一些应用的推荐系统中很有用。
神经网络的结构
接下来就来详细说一下神经网络的结构。
神经网络，自如其名，就是从大脑神经元的组织结构启发而来的。
对于神经网络，就是一层层的隐藏网络的叠加，只是不同网络的叠加方式各有差异。
人工智能是他这个输入其实就是一个一些数据的维度的组成，然后你输入到这个网络其实就是一个网络结构，这个网络结构的作用，可以理解为就是要提取它的特征。
特征也很好理解，就比如说你在识别一个人脸的时候，人怎么识别？他也是首先看这是不是耳朵鼻子，嘴巴，下巴，那就是特征，但是有些特征呢是人可以看到的，但是有些特征它是隐性的，或者比如说一些线条的特征啊，它不能直接就是说表达出来，那人工智能的深度学习为什么那么火，就是因为它是能够自动地去通过训练，有一个反馈，能学习到更有表征力而且更深度的特征。
机器学习是人工智能的一种传统的学习方法，因为他其实是它的特征就是人工来提取的，它的特征比如说是我认出了一些有用的特征，然后输入进去，然后最后学习，但是人提取的这个特征不一定一定是准的。
深度学习的越来越复杂的网络，它最重要的作用就是来提取特征，不管是音频视频还是还是文字什么的。
神经网络是通过权重的调节，来进行学习的。
这张图说的就很清晰明了，最左侧是输入层，每一个输入都和下一层的神经元之间具有一定的“权重”，在每一层的权重之后，还有一个偏置项b，就类似于线性函数（一条直线）y=kx+b中控制直线上下的一个值，也是一个神经网络中的参数
权重，其实就是一个数字，数字越大，表示这个连接越重要。神经网络就是由一个个权重和偏置项组成的，每一个数字都称为一个参数。
现在的神经网络有巨大的参数量，比如OpenAI发布的GPT-3，是一个大规模预训练模型，达到了惊人的1750亿个参数！
梯度下降（进阶）
神经网络的模型搭建好了，那么最重要的其实是神经网络如何通过这样的结构进行学习？
这一部分涉及到高等数学的部分知识，之后如果想看的人多，也会单独出一篇详细讲解。
一种常用的优化函数，也就是它们学习的方式，是根据机器预测值与实际值之间的误差而调整权重的方式，我们称为“梯度下降”。
梯度是斜率的另一个词，斜率在 xy 图坐标上的典型形式中表示两个变量如何相互关联。 在这种特殊情况下，我们关心的斜率描述了网络的误差和单个权重之间的关系；即，随着权重的调整，误差如何变化。
更详细地说，哪个权重产生的误差最小？哪一个正确地表示了输入数据中包含的信号，并将它们转换为正确的分类？哪个参数能看到输入图像中的“鼻子”，并且知道应该将其标记为脸而不是一只猫？
随着神经网络的学习，它会慢慢调整许多权重，以便它们可以正确地将信号映射到含义。网络误差与这些权重中的每一个之间的关系是一个导数dE/dw，它衡量权重的轻微变化导致误差轻微变化的程度。
每个权重只是涉及许多变换的深度网络中的一个因素；权重的信号通过多个层的激活和求和，因此我们使用微积分的链式法则来进行网络激活和输出，最终得出有问题的权重，以及它与总体误差的关系。
人工智能的尽头是数学
人工智能学到最后就是数学，你研究深了，就是在研究数学，包括其中的优化理论、神经网络的设计、特征提取过程、输入输出过程，都是需要许多前置专业知识作为铺垫的。
而对于人工智能的应用，其实只要了解基本网络训练的原理、熟悉网络的结构，有高等数学、线性代数的先修基础（部分即可），编程的基础，接下来就是熟能生巧了。
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