大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络可视化的问题，于是小编就整理了1个相关介绍神经网络可视化的解答，让我们一起看看吧。
神经网络是什么？
神经网络旨在通过构建多层次（输入层、隐层、输出层）的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，能够构建复杂的人工智能模型，从而模拟人脑解决人工智能问题。2006年Hinton等人提出“深度学习”神经网络以后，人工智能在技术上经过5-8年的沉淀后获得突破性进展，自2012年以来，以“卷积神经网络（CNNs）”和“递归神经网络（RNN）”为主的深度学习模型使得复杂任务分类准确率大幅提高，相比其他算法效果和效率改善显著，从而推动了以图像处理、语音识别以及语义理解技术为核心的人工智能的的快速发展。
神经网络的目标旨在用简单的独立结构构建出复杂的数学模型。在单独的节点和节点之间是简单的线性模型，而当层数变多，节点数变多的时候，整个模型构建出了非线性的特征，具有强大的数学模型效果，通过数据学习出适合特定数据的网络参数，从而适应极为复杂的现实情况。深度学习用通俗的说法来看，就是层数较多的神经网络。最基础的神经网络模型是前馈神经网络，这是最基础的模型，其他的神经网络结构的逻辑结构和训练方式都基于这个模型。神经网络模型可以看作是一个黑箱子，外部很多观测到的特征，这些特征按照模型要求作为输入节点，数据在这些节点中按照自己的特征输入，这个模型的目的是通过一个较为复杂的结构得到目标值。其实不用把神经网络想得有多么高深，其实中间的每个节点的连接只是最简单的线性方程。我用通俗的方式打个比方，如果我们把一个人的特征进行数学表达，然后判断他是什么性别，我们用神经网络可以这样来表示，中间的黑箱就是神经网络：
这个黑箱过程是一个很复杂的结构，这些结构就是所谓的隐层节点，隐层节点相互之间连接是通过线性结构连接的，他们可以是一层也可以是多层，每一层的节点数可以是任意的，当调整好结构之后，数据就可以根据训练数据学习出特定的模型，这个模型中隐含了数据的模式，在未来遇到不曾遇到的数据之后这些数据就会通过学习到的结构得出想要解决的目标。在这里，对输入端特征的选取和把目标问题转化成模型的输出是需要去尝试的，当可以将实际问题转化成神经网络能够处理的问题之后，隐层结构的构建也是需要经验的。
神经网络最重要的几个概念就是前向反馈，反向反馈，权重更新，具体来说我可以用单层神经网络的训练过程做一个解释。
我们给定了样本的输入值x,样本的输出值y,神经网络的权重w，这个单层的神经网络可以表现为如下形式：
我们在神经网络中的每一个步骤都有一个权重w，那利用这组输出权重与我们的样本输出值会形成一个误差值
我们现在要做的是，根据这个误差来自动调整我们的权重，并且权重变化方向是收敛结果走的，这里我们用了梯度下降方法。
神经网络是深度学习中的一种算法数学模型，是模仿动物神经网络行为特征而建造的。神经网络由很多层构成，每层都有很多神经元，每一层都可以从数据中分析学习，最后这些层的输出结果就是预测结果。神经元是一个简单的数学函数。每个神经元的输出会作为输入传递给神经网络下一层中的神经元。单个神经元模型结构如下图：
首先要搞清楚的是神经网络是一种模型，也可以理解为是一种技术，是顺应时代发展而产生的一种技术（或模型）。我们目前所处的时代是互联网信息时代，也就是说，随着互联网的发展，大量的信息数据日益增长，在这个背景之下，我们可以有大量的数据来训练神经网络了，逐渐取代了之前的传统的机器学习方法或者基于规则的方法。也就是说明了，神经网络是一种数据驱动的技术，它的训练是依赖于大量数据的，如果你没有可用来训练模型的大量数据，与其使用神经网络模型还不如使用传统的机器学习模型。
其实，神经网络很早很早之前就被提出了，只不过当时没有如今这么多数据的支持，导致其性能不好，所以被没落了，机器学习技术反而在当时比较盛行，而如今，时代变了，正所谓三十年河东，三十年河西，神经网络终于成了如今计算机领域的霸主。
神经网络的一大好处就是，省去了传统机器学习方法中繁琐而敏感的人工特征设计（即特征工程）这一过程，完全靠计算机通过各种神经网络结构，以及喂给它大量的数据，自行学习特征（至于它学到了哪些特征，我们是不清楚的，这就是我们常说的，神经网络是一种黑盒技术，反正我们根据模型的结果，知道它学到了某些特征）。
其实，神经网络的原理就是模仿人类的大脑的神经元的学习过程。每当我看到神经网络这个名词，我就会想到小婴儿，把还没训练前的神经网络比作新生儿，神经网络的训练过程，类似于每天给小baby不停的重复“爸爸”“妈妈”，经过一段时间的训练，它就学会了，看到妈妈的时候，会喊妈妈，看到爸爸的时候，喊爸爸，至于小宝宝到底是怎么学会的，你也不是特别清楚，反正你会，“哇哦，好神奇”。当然也会有出错的时候，没有任何一个模型会百分之百的正确。
在现实的应用中，你会根据不同的任务设置，选择不同的神经网络结构，比如CNN,RNN,LSTM.所有的神经网络结构都是来自于任务的需要。而且会随着时间随着科技的进步，神经网络结构越来越高能。
到此，以上就是小编对于神经网络可视化的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络可视化的1点解答对大家有用。
