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 入门的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络 入门的解答，让我们一起看看吧。
神经网络，人工智能这块怎么入门？
多智时代为你解答：
神经网络是人工智能的研究领域，要想入门，首先要对人工智能的相关概念有一定的了解，例如，自然语言处理、知识表示、专家系统、机器学习、深度学习和神经网络。
建议你看下，人工智能概论和神经网络入门，之后再看教程，最后决定是培训，还是上学还是实习
入门神经网络和人工智能需要具备一些基础数学和编程知识，以下是一些建议：
- 学习基础数学知识：了解线性代数、微积分、概率论和统计学的基础知识是非常重要的，因为这些知识是神经网络和人工智能的基础。
- 学习编程语言：掌握至少一门编程语言，如Python、J***a等，因为大多数神经网络和人工智能框架都是使用这些语言编写的。
- 了解机器学习和深度学习的基本概念：学习机器学习和深度学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习、神经网络结构、损失函数等。
- 学习常用的深度学习框架：学习常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
- 实践：尝试使用已有的数据集和模型进行实践操作，比如图像分类、文本生成等。
- 阅读论文和书籍：阅读相关的论文和书籍可以更深入地了解神经网络和人工智能的应用和发展趋势。
总的来说，入门神经网络和人工智能需要有一定的数学和编程基础，同时需要勤于实践和探索。可以从网上找到一些相关的入门课程和教程，也可以参考一些经典的书籍和论文，逐步深入学习。
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。
人工神经网络，顾名思义，是一个可以说是仿生学的概念。人类发现神经元之间相互协作可以完成信息的处理和传递，于是提出了人工神经网络的概念，用于进行信息处理。
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下面我们来点通俗易懂的几个概念。如果想系统性学习，建议买一些相关的书籍看一看。
神经网络技术是机器学习下属的一个概念，本质上是从信息处理的角度对人脑神经元网络进行抽象模拟，从而建立计算模型。
基于神经连接的计算模型在上世纪40年代开始受到重视，大量的训练数据（包括图像、视频和语音）成功的实现了数据分析。在深度学习发展之前，神经网络通常只有3到5层，和几十个神经元/节点；深度学习之后，神经网络扩展到7到10层，甚至更多层，模拟神经元数目增至百万量级，从而面向更为复杂的问题实现更为可靠的处理。当下兴起的人工智能，主要就是大规模的深度学习。
具体来看，神经网络有三类主要形式：
1.1 前馈神经网络
前馈神经网络（Feed forward neural networks）是最常见的人工神经网络。在这种结构下，信息只向一个方向（向前）移动，即从输入层经过“隐藏层”到输出层，没有循环网络。首个单节神经网络在1958年提出，经过计算能力和训练算法的***展，前馈神经网络展现出了更高的性能水平。
1.2 循环神经网络
循环神经网络(Recurrent neural networks)指结构中包含节点定向连接成环（loops）的人工神经网络，非常适合于处理（手写、文本、语音形式的）任意时序的输入序列。2016年11月，牛津研究报告显示，基于神经网络（和卷积神经网络）的系统在唇语识别应用中实现了95%的准确率（有经验的人类唇语者准确率近52%）。
1.3 卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional neural networks）是一种深度前馈人工神经网络，其逻辑结构受动物视觉大脑皮层的启发，对于大型图像处理（视觉感知任务）有出色表现。
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[_a***_]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 入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络 入门的2点解答对大家有用。
