19 | 神经网络基础：神经网络的基础构成-NLP入门到实战精讲(上) - 码小课 - 程序员在线学习平台

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### 19 | 神经网络基础：神经网络的基础构成

在深入探讨自然语言处理（NLP）的实战应用之前，掌握神经网络的基础知识是不可或缺的。神经网络作为现代机器学习领域中的一股强大力量，其灵活性和有效性使得它在处理复杂数据，如文本、图像、音频等方面展现出了非凡的能力。本章将详细解析神经网络的基础构成，为读者搭建起理解神经网络运作机制的基石。

#### 19.1 引言

神经网络，或称人工神经网络（ANN），是对生物神经网络的一种简化和抽象，旨在模拟人脑神经元之间信息处理和传递的方式。它由大量的节点（或称神经元）相互连接而成，每个节点接收来自其他节点的输入信号，经过一定的处理（激活函数）后，向其他节点输出信号。这种结构使得神经网络能够学习并识别数据中的模式，从而执行分类、回归、聚类等任务。

#### 19.2 神经元：神经网络的基本单元

神经网络的基本构建块是神经元，它模拟了生物神经元的基本功能。一个典型的神经元包含以下几个部分：

- **输入（Inputs）**：神经元接收来自其他神经元或外部数据源的信号作为输入。这些输入通常是一系列加权后的值，权重代表了不同输入对神经元输出的重要性。
  
- **加权求和（Weighted Sum）**：神经元将所有输入信号与其对应的权重相乘后求和，得到一个加权和。这个过程模拟了生物神经元中树突接收并整合来自其他神经元信号的过程。
  
- **激活函数（Activation Function）**：加权和随后被传递给一个非线性函数（即激活函数），以产生神经元的输出。激活函数引入了非线性因素，使得神经网络能够学习和表示复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）、Tanh等。
  
- **输出（Output）**：经过激活函数处理后的值作为神经元的输出，可能直接传递给下一个神经元作为输入，也可能作为最终结果输出。

#### 19.3 神经网络结构

神经网络由多个神经元按一定层次结构组织而成，常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。这里我们主要讨论前馈神经网络的基础结构，因为它是理解其他更复杂网络的基础。

- **输入层（Input Layer）**：神经网络的第一层，负责接收原始数据。输入层的神经元数量通常与输入数据的特征维度相匹配。

- **隐藏层（Hidden Layers）**：位于输入层和输出层之间的神经元层，是神经网络的核心部分。隐藏层可以有一层或多层，每一层的神经元接收前一层的输出作为输入，并产生自己的输出。隐藏层的数量和每层神经元的数量对神经网络的性能有重要影响。

- **输出层（Output Layer）**：神经网络的最后一层，负责产生最终的结果。输出层的神经元数量通常与需要解决的问题的类别数或输出维度相匹配。例如，在分类问题中，输出层可能包含与类别数相等的神经元，每个神经元的输出表示输入属于对应类别的概率。

#### 19.4 权重与偏置

在神经网络中，权重（Weights）和偏置（Biases）是两个非常重要的参数，它们决定了网络的学习能力和最终表现。

- **权重**：连接两个神经元之间的参数，用于调整输入信号对神经元输出的影响程度。在训练过程中，权重会根据学习算法自动调整，以最小化预测值与实际值之间的差异。

- **偏置**：每个神经元在激活函数之前的一个额外参数，用于调整激活函数的输入。偏置的存在使得神经元能够在没有输入的情况下也产生非零输出，增加了神经网络的灵活性。

#### 19.5 激活函数的作用

激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们引入了非线性因素，使得神经网络能够学习和表示复杂的非线性关系。常见的激活函数包括：

- **Sigmoid函数**：将任意实值压缩到(0, 1)区间内，常用于二分类问题的输出层。但由于其梯度消失问题（当输入值远离0时，梯度趋近于0），在现代神经网络中已较少使用。

- **ReLU函数**：当输入为正时，输出等于输入；当输入为负时，输出为0。ReLU函数简单高效，计算速度快，且能有效缓解梯度消失问题，是目前最常用的激活函数之一。

- **Tanh函数**：将任意实值压缩到(-1, 1)区间内，形状类似于Sigmoid函数但中心在原点。Tanh函数在某些情况下比Sigmoid函数表现更好，但由于其同样存在梯度消失问题，且计算复杂度略高于ReLU，因此使用不如ReLU广泛。

#### 19.6 神经网络的学习过程

神经网络的学习过程通常包括前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back Propagation）两个阶段。

- **前向传播**：从输入层开始，逐层计算隐藏层和输出层的神经元输出，直到得到最终的结果。在前向传播过程中，网络根据当前的权重和偏置计算输出，但不更新这些参数。

- **反向传播**：根据输出结果与真实值之间的误差，通过梯度下降等优化算法，逐层调整网络的权重和偏置，以减小误差。反向传播算法利用链式法则计算每个参数的梯度，并根据梯度更新参数值。这个过程不断重复，直到误差达到可接受的范围或达到预设的训练轮次。

#### 19.7 总结

神经网络作为机器学习和自然语言处理领域的核心工具之一，其基础构成包括神经元、网络结构、权重与偏置以及激活函数等关键要素。理解这些基础知识对于深入学习和应用神经网络至关重要。通过本章的介绍，我们希望能够为读者搭建起一个清晰的神经网络知识体系框架，为后续深入探索NLP领域的实战应用奠定坚实的基础。

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