典型神经网络结构全面入门教程与实例详解

从本质上来说，深度学习这个名字算是旧瓶装新酒——它背后的主题，神经网络，其实已经存在相当长一段时间了。

从20世纪40年代算起，这个领域一路迅猛发展，到今天已经彻底渗透进智能手机、汽车，以及大量智能设备中。可以说，深度学习的成功有目共睹。

那么，神经网络到底是什么？它又能做什么？

先来看传统计算机科学的典型做法：

程序员设计一种算法，对给定的输入数据生成输出数据——说白了，就是精准地构造函数 f(x) 的所有逻辑：

y = f(x)

其中 x 是输入，y 是输出。

不过，有时候 f(x) 的设计并不那么简单。举个例子，假设 x 是一张人脸图像，y 是照片中人的名字。对大脑来说，这是小菜一碟；但对计算机算法而言，却是个大的麻烦。

这正是深度学习和神经网络大放异彩的地方。

核心思路很简单：放弃手工设计 f()，转而模仿大脑。

那么，大脑是怎么工作的？

大脑会用无数个 (x, y) 样本——也就是训练集——不断进行训练。在这个过程中，f(x) 自动成型。它并非由任何人刻意设计，而是在无数次试错中提炼出来的机制。

想象一个孩子每天观察周围熟悉的人。数十亿张快照，在不同位置、不同视角、不同光线条件下抓拍。每次识别都带来一次关联，每次关联都修正并锐化着自然的神经网络。

人工神经网络正是以大脑中的神经元和突触为模型构建的。

典型的神经网络结构

为了保持简洁，并兼顾当前计算机的数学与计算能力，神经网络通常被设计成一组层。每一层包含若干节点——也就是大脑神经元的人工对应物——而层中的每个节点都会连接到下一层中的节点。

每个节点都有一个状态，用浮点数表示，取值范围通常在0到1之间。状态接近最小值时，节点被视为非活跃（关闭）；接近最大值时，则为活跃（打开）。可以把它想象成一个灯泡——不必严格遵循二进制，它可以在取值范围内处于任意中间值。

每条连接都有一个权重。因此，前一层中的活跃节点或多或少会影响下一层节点的活跃程度（这叫兴奋性连接），而非活跃节点则不会产生任何影响。

连接权重也可以是负的，这意味着前一层中的节点会对下一层节点的非活跃性做出贡献（这叫抑制性连接）。

为了简化，假设一个网络子集：前一层有三个节点与下一层的一个节点相连。前两个节点处于最大激活值（1），第三个节点处于最小值（0）。

上图里，前层的前两个节点是活跃的（开），所以它们对下一层节点的状态有贡献；第三个节点非活跃（关），因此完全不产生任何影响（与它的连接权重无关）。

第一个节点拥有强（粗）的正（绿色）连接权重，意味着它对激活贡献很大。第二个节点拥有弱（细）的负（红色）连接权重——因此它主要起抑制连接节点的作用。

最终，我们得到来自前一层所有传入连接节点的贡献值的加权和：

其中 i 是节点 i 的激活状态，w_{ij} 是连接节点 i 和节点 j 的权重。

那么，给定这个加权和之后，如何判断下一层节点是否会被激活？规则简单到“总和为正就激活，结果为负就不激活”吗？有可能，但说到底，这取决于你为节点选择的激活函数（以及阈值）。

想一想：这个最终数字可以是实数范围内的任意值，而我们需要的节点状态却被约束在0到1之间。于是，必须把第一个范围映射到第二个范围，把任意正负数压缩到0~1之间。sigmoid 函数就是干这个活的常见激活函数。

图中，阈值（y值达到范围中点，也就是0.5时的x值）为零，但一般来说可以取任意值（负数或正数，其变化会使sigmoid曲线向左或向右移动）。

当然，低阈值允许用较小的加权和激活节点，而高阈值则只允许加权和较高时才能激活。

这个阈值可以通过在前一层增加一个固定激活值为1的虚节点来实现。此时，这个虚节点的连接权重就可以充当阈值，前面提到的加权和公式也能把阈值本身包含进去。

最终，网络的状态由全部权重的一组值表示（广义上讲，包括阈值）。

可以想象，某个状态或一组权重值会带来糟糕的结果——也就是大误差；另一个状态则可能产出好结果，即小误差。所以，在N维状态空间中移动，会制造出或大或小的误差。

损失函数就是将权重域映射到误差值的函数。在n+1维的空间里，人脑很难直观想象这样的函数，但N=2这个特殊情况是个例外。

训练神经网络本质上就是在寻找损失函数的最小值。为什么是最佳最小值，而不是全局最小值？因为这个函数通常不可微，只能借助梯度下降技术在权重域中游荡，同时注意避免两个陷阱：

• 做出太大的变动，很可能还没觉察就错过了最佳最小值；
• 做出太小的变动，又可能困在一个不理想的局部最小值。

不容易，对吧？这就是深度学习的核心难题，也解释了为什么训练阶段经常需要花上数小时、数天甚至数周。正因为如此，硬件在这项任务中至关重要，同时这也解释了为什么大家常常得暂停、思考不同的方法和配置参数，然后重新开始。

回到网络的一般结构：它是一堆层。第一层是输入数据（x），最后一层是输出数据（y）。中间的层可以是零个、一个或多个，它们被称为隐藏层。深度学习里的“深度”一词，正是指网络可以堆叠许多隐藏层，从而在训练过程中挖掘更多关联输入和输出的特征。

话说回来，20世纪90年代的时候，人们更习惯说多层网络而非深度网络——但两者是一回事。今天越来越清晰的是，越远离输入层的筛选层，越能捕捉抽象特征。

学习过程

在最初阶段，所有权重都是随机设置的。于是，第一层给定的输入会传递下去并生成随机的输出数据。把实际输出与期望输出一比较，差异就是网络误差（损失函数）的度量。

然后，这个误差被用来调整产生它的连接权重。调整过程从输出层开始，逐步向后移动到第一层。调整量可以很小，也可以很大，通常由所谓的学习率来控制。

这种算法叫做反向传播，在Rumelhart、Hinton和Williams的研究推动下，于1986年开始流行。

记住这个名字：杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）——公认的“深度学习教*父”，一位不知疲倦的领路人。他甚至已经开始研究名为胶囊神经网络（Capsule Neural Networks）的新范式，听起来像是这个领域的又一场伟大革命。

反向传播的目标是，通过在训练轮次中不断对权重进行适当校正，逐步减少网络的整体误差。当然，减少误差这一步本身很棘手，因为你无法保证权重调整总是朝着正确的方向使误差最小化。

简而言之，就像戴着眼罩在一个n维曲面上寻找最低点：你能找到一个局部最低点，但永远不知道是否还有更低的点。

如果学习率太低，过程会极其缓慢，网络还可能卡在局部极小值。反之，较高的学习率则可能导致跳过全局最小值，甚至让算法发散。事实上，训练阶段的最大难题恰恰是——误差只增不减！

现状

那么，为什么这个领域如今能取得如此巨大的成功？

核心原因只有两个：

• 训练所需的海量数据（来自智能手机、各种设备、物联网传感器和互联网）已变得触手可及；
• 现代计算机的计算能力大幅缩短了训练阶段（几周甚至几天完成训练已经不算稀奇）。

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