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神经元的概念从神经网络到深度学习的基本问题总结 随着百度阿波罗自动驾驶出租车在长沙试运行，人工智能的发展似乎又朝落地更近了一步。作为风口浪尖上的那只肥猪，人工智能仍然是当前备受追捧的技术领域，每个人都想从中分一杯羹。从技术而言，人工智能是一个高门槛的领域，那么面对如此高高在上的门槛，以及门里一个个凶神恶煞的拦路虎，如何优雅的登堂入室成了我们这种想吃天鹅肉的外行人亟待解决的问题。人工智能的核心是机器学习，机器学习最火的是深度学习。今天我们从神经元说起，来解剖人工智能深度学习。 本文为自我学习体会，水平有限，敬请指教。

神经元的概念

我们知道，人类思考机器智能是从生物学领域开始探索的，试图在机器世界模仿人类大脑，以谋求在机器领域实现人工智能。从生物学知识，我们直到神经元是大脑的一个基本构成，里面有树突等更加细致的构成，这里不再赘述。从神经元的宏观角度而言，就是当神经元收到刺激，即信号输入，通过内部的处理判断，获得一个输出。通俗的讲，当吃货神经元收到大盘鸡、烤羊腿等信息后，经过分析判断，输出食指大动这样一个结果。那么，从数学表述上而言，函数 $y=f(x)$ 很好地反映了这一个过程，其中$x$是我们的输入信息，$y$是我们的输出信息，而函数$f(\ast )$则就是神经元的功能。一个神经元的基本结构如下图所示：

多个神经元组合，就会形成一个网络，我们称之为神经网络。基本结构入下图所示： 这是一个4层结构的神经网络，layer1为输入层，layer4为输出层，layer2,layer3为隐藏层，即神经网络的结构由输入层，隐藏层，输出层构成。其中除了输入层以外，每一层的输入都是上一层的输出。

从神经网络到深度学习的基本问题

通过对神经元和神经网络的介绍，我们大概了解了他们的结构和框架。但是对神经元以及神经网络的内部是如何操作的，我们并不了解，而内部的工作机制和机理，恰恰就是人工智能学科的核心，即算法。在AI领域，各种奇奇怪怪的名词，比如BP，CNN，RNN，DNN，GAN等都是神经网络工作机制和机理的研究成果。其具体的研究和探讨后续博文会介绍，针对神经元和神经网络，今天我们来探讨几个基本问题。

神经元和神经网络的信息输入是什么，我们前面例子说看到大盘鸡、烤羊腿这是信息，这个太生活化了。从数学意义上而言，该数据是连续的，还是离散；从数据领域，该数据是有没有标签的，如果有类似标注<大盘鸡，好吃>，<小盘鸡，不好吃>，那么可以称之为有标记签的，否则无标签。对于用一组有标签的数据，获得一个算法模型，可以对数据打标签，可以称之为有监督学习。关键词：机器学习分类神经元和神经网络的内部结构是怎么样的？一个神经网络内部是多少的神经元，如果神经元的传递层次比较多，那么就是深度神经网络。因此，神经网络的层数如何确定，是一个非常重要的问题。 关键词：深度神经网络神经元内部的权重是如何确定的？函数 $y=f(x)$ ，其具体展开式在一维线性领域为$y=ax+b$的一元一次方程，那么如果输入数据是多个，即x是一个向量，多元的，那么$$y=w_1{x}_1+w_2{x}_2+w_3{x}_3+....$$ 这里变成了多元一次方程。如何求解权重$w$是另外一个非常重要的问题。 关键词：梯度下降，BP对于 $y=f(x)$ ，给定数据$x$和函数$f(\ast )$，输出$y$是否输出成我们想要的形式，如吃货神经元收到大盘鸡、烤羊腿等信息后，经过分析判断，输出食指大动这样一个结果。那么当信息分析判断到什么程度才能激活食指大动。因此，激活函数如何设定是一个比较重要的问题。关键词：激活函数根据数学表达式，神经网络模型可以看作是一个求解方程的过程，但是并不是真正意义上的数学求解过程。其中由于变量众多，往往成成千上亿个，维度太高，如何快速获得结果是很重要的，这就需要降维。关键词：降维在吃货神经元的例子中，在大盘鸡、烤羊腿的信息输入获得食指大动模型，在其他场景是否也适用，比如在输入四川辣子鸡、单县羊汤的情况下，模型的表现如何。这就是模型的泛化能力如何来保证？关键词：泛化、过拟合、欠拟合刚才我们神经网络的讨论是在数据维度上进行的，那么在空间维度和时间维度，如何将空间信息和时间信息转化成我们熟悉的数据形式，比如对于图片的输入，语音的输入，该如何转化成神经网络？关键词：CNN、RNN我们的大脑有时候会受到欺骗，比如看到水杯的筷子是折的。同样的，基于大脑神经元的深度学习网络同样会受到攻击，其安全性也面临挑战，那么如何保证我们神经网络模型具有鲁棒性和安全性。关键词：GAN

总结

一个简单的深度学习问题框架如下：后续我们将在这个框架下对每一个要点进行剖析，并根据学习的进程更新该框架。

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