一、引言与神经网络的重要性

今天我们要一起探讨的是在人工智能领域中举足轻重的神经网络。以前很多计算机无法实现的功能，现在通过神经网络都能实现了。我们将看到由一个个简单的功能组合在一起如何涌现出智能，并尝试直观地理解这个过程。同时，我们也会开个脑洞，讨论一下未来神经网络是否会完全被更先进的技术所替代。

二、感知机与神经网络的基础

神经网络

神经网络的基本单元是一个个感知机。一个感知机有两个重要的部分：一个是线性函数，另一个是激活函数。当所有数据输入训练好的感知机后，这些数据会被进行二分，线性函数就是二分数据的标准线。然而，单个感知机的能力非常有限，只能处理线性可分的数据。因此，为了克服这些限制，人们引入了多个感知机构成的神经网络。随着隐藏层节点和层次的增加，可以打出更多的格子，分类的类型也会增多。理论上讲，只要有足够的隐藏层，就可以无限逼近我们想要的效果。

三、参数调整与挑战

但是，找到合适的方法来调整参数以绘制出正确的格子（即正确分类），本质上是对这些参数的调整，而这些参数之间可能存在高度耦合，使得直接调整所有参数变得非常困难。节点越多，偶合的参数就越多，调整难度也就越大。因此，如果没有靠谱的算法训练，即使理论上神经网络能逼近任何效果，其实用性也不高，因为没有哪一个计算机的算力能够承担得起这样的计算量。我其实还是想再一次强调激活函数的重要性，因为只有有了激活函数才能有这种高度的变化和跃迁；如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，它仍然是一个平面，不能带来惊奇的结果。

四、识别猫的例子

神经网络识别猫

如果我们想让神经网络识别猫，我们会给它大量的猫的照片进行训练。这似乎又回到了原点：我们需要定义什么是标准的猫。但问题在于，真实世界里没有绝对的标准猫。专家们巧妙地解决了这个问题——不是在真实世界找标准，而是在“理念世界”抽象创造出完美的、不可言说的“猫神”作为模型。

猫特征

训练用的图片被打上标签，这个打标签的过程就像是用“猫神”模型认证了图片。凡是打了标签的，就被认可为猫，不容置疑。神经网络内部的模型只是“猫神”模型的一种近似表达。另外，当我们只提供一类数据（如只有猫的照片）进行训练时，神经网络实际上并不需要像感知机那样使用两边的数据夹逼出一条分界线。它可以通过一侧的数据学习到特征，并且通过反向传播算法不断优化权重，从而逐渐逼近理想的分界线。这种机制允许神经网络处理多类别分类问题，而不仅仅局限于二分类。

五、梯度下降法及其他优化方法

当我们面对像1080p这样的高分辨率图像时，它有超过200万个像素点，意味着每个数据维度高达200多万。如果神经网络的一个节点要调节如此多的参数，即使宇宙爆炸的时间都不够用。可靠的解决办法是使用梯度下降法或其变种如随机梯度下降法，以及利用卷积和池化方法降低数据维度。这些方法使得训练大型神经网络成为可能。此外，还有其他优化方法，比如自适应学习率调整等，用于改进训练效率和结果质量。

六、激活函数的作用

一旦有了激活函数，事情就不一样了。激活函数引入了非线性因素，使得神经网络不仅能够表示简单的线性关系，还能捕捉复杂的模式和结构。

例如，在判断猫的过程中，激活函数帮助网络学习到耳朵形状、眼睛位置等多个特征，并将它们综合起来做出最终判断。没有激活函数的话，无论神经网络有多少层，它仍然是一个线性的模型，不能带来惊奇的结果；而有了激活函数之后，网络就能产生更加多样化和复杂的变化。

七、前馈神经网络与其他类型

对于上述提到的全连接神经网络，其特点是每个节点都与下一层的所有节点相连，数据传递方向是单向的，朝着神经网络一直向前传，所以这也叫做前馈神经网络。当然，也有不是全连接的网络，也不是前馈的网络，比如我们的目标想要搞明白的卷积神经网络（CNN），它已经不是一个全连接网络，而是经过卷积和池化之后降低了数据维度。

八、总结与展望

面对人类进化而来的智能，也许神经网络这种无限逼近真相的范式已经是最好的选择之一。尽管目前的技术还存在许多挑战，但我们相信随着研究的深入和技术的发展，神经网络将会继续进步，更好地服务于各种应用场景。希望这篇文章能带给你对神经网络新的启发！

以上是基于王木头视频内容整理而成的博客。