神经网络模型入门之模型概述机器学习

1.前言走在机器学习的路上, 学习之初，参考《Tensor Flow 实战》，其中很多概念无法理解，叙述不懂其意，理解内容更无从谈起。需要回头学习基础知识。
人工智能的基础模型是神经网络，在此基础上发展出更多复杂的技术，比如机器学习。
2.神经网络结构 2.1 生物神经网络
【神经网络模型入门之模型概述】
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1. 外部刺激通过神经末梢，转化为电信号，转导到神经细胞（又叫神经元）。
2. 无数神经元构成神经中枢。
3. 神经中枢综合各种信号，做出判断。
4. 人体根据神经中枢的指令，对外部刺激做出反应。
2.2 神经元抽象为数学模型

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2.3 单层神经元网络
单层神经网络示意图：

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是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成。

所有神经元的输入向量都是同一个向量；
单层神经元的输出是一个向量（每个神经元都会产生一个标量结果）；
向量的维数等于神经元的数目；

2.4 多层神经网络
–基本结构
多层神经网络示意图：

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一种常见的多层结构的前馈网络（Multilayer Feedforward Network）由三部分组成，
1. 输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入消息。输入的消息称为输入向量。
2. 输出层（Output layer），消息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的消息称为输出向量。
3. 隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。隐层可以有多层，习惯上会用一层。隐层的节点（神经元）数目不定，但数目越多神经网络的非线性越显著，从而神经网络的强健性（robustness）（控制系统在一定结构、大小等的参数摄动下，维持某些性能的特性。）更显著。习惯上会选输入节点1.2至1.5倍的节点。
神经网络的类型已经演变出很多种，这种分层的结构也并不是对所有的神经网络都适用。
参考:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C