人工神经元

深度学习是机器学习的一个子集，它使用受大脑神经网络结构和功能启发的算法。这些深度学习模型的核心是称为人工神经元或节点的单元，它们模仿生物神经元的功能。要理解深度学习，必须了解单个神经元的运作方式。在本文中，我们将探讨神经元在深度学习中的工作原理，分解通常用于描述这些过程的数学表示和图表中说明的概念。

人工神经元的基本结构

人工神经元是神经网络的基本组成部分。它接收一个或多个输入，处理它们并生成输出。以下是其工作原理的简化视图：

• 输入 （x1， x2,..., xn）：每个输入表示正在处理的数据的一个特征。例如，在图像识别中，这些可能是像素值。
• 权重（w1、w2,...,wn）：权重被分配给这些输入，这些输入是神经元的可调参数。它们决定了每个输入对神经元输出的影响。
• 偏置 （b）：偏置是一个附加参数，它允许神经元独立于其输入调整其输出，确保即使所有输入都为零，输出也不一定必须为零。
• 加权和（z）：神经元计算输入和偏差的加权和（z = w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn + b）。
• 激活函数 （a）：然后将加权总和传递到激活函数以产生神经元的输出 （a）。sigmoid 激活函数 （a = 1 / （1 + e^（-z））） 是将输出限制在 0 和 1 之间的一个示例。

激活函数: 使神经元栩栩如生

激活函数的作用是将非线性引入神经元的操作中。没有它，无论我们的神经网络有多少层，它的行为就像一个单层感知器，只能解决线性问题。sigmoid 函数对于二元分类任务特别有用，我们需要将输入分类为两个类别之一。

训练：从数据中学习

为了让神经元做出准确的预测，它必须从数据中学习。这就是损失函数概念的用武之地。二元分类 （L） 的交叉熵损失函数测量预测输出 （a） 与实际标签 （y） 之间的差值。它会惩罚偏离实际标签的预测。

优化：微调神经元

训练神经网络的目标是找到使损失函数最小化的权重和偏差集。这是通过称为梯度下降的优化算法实现的。该算法在减少损失的方向上迭代调整权重和偏差

w = w — α ?L/?w

b = b — α ?L/?b

其中 α 是学习率。

多个神经元的力量

虽然单个神经元可以解决简单的问题，但当许多神经元连接在一起形成网络时，深度学习就会发挥作用。在网络中，一层神经元的输出成为下一层神经元的输入，允许模型以高度抽象的方式学习和建模复杂的数据。

深度学习中的神经元是一个简单而强大的结构。它接收输入，应用一组学习的权重，添加偏差，通过激活函数处理结果，并生成输出。通过学习和优化过程，神经元调整其权重和偏差以改善其预测。当这些神经元组合到构成深度学习模型的更大网络中时，这些神经元能够实现我们在当今人工智能应用中看到的机器感知和决策的非凡壮举。