本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 ：

Neural networks for dummies: a quick intro to this fascinating field

作者 | Dalya Gartzman

翻譯 | Disillusion

校對 | 醬番梨        整理 | 菠蘿妹

原文鏈接：

https://medium.freecodecamp.org/neural-networks-for-dummies-a-quick-intro-to-this-fascinating-field-795b1705104a

你是否想知道大家都在談?wù)摰纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么，但你又不敢去問？哈哈，別再害怕了！讀了這篇文章，你將能夠走進(jìn)任何一個會議，用你新獲得的流行詞在午餐桌上大放異彩！

如果你在過去幾年里打開過瀏覽器，你一共見過“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個詞（幾百次）了。

在這篇短文中，我將給你一些關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其領(lǐng)域的一些知識。在接下來的5分鐘里，你可能不會成為這個領(lǐng)域的世界專家，但你會經(jīng)歷一個不平凡的入門階段。你也會學(xué)到一些時髦的詞匯來給餐桌上的家人留下深刻印象，尤其是當(dāng)你真的照著文末的閱讀清單去讀書。

要理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們首先需要理解機器學(xué)習(xí)。為了理解機器學(xué)習(xí)，我們得先談?wù)勅祟悓W(xué)習(xí)，也就是“經(jīng)典編程”。

在經(jīng)典編程中，作為開發(fā)人員，我需要理解我試圖解決的問題的各個方面，并確切地知道所有的規(guī)則是什么，以使我的程序成為解決方案。

例如，假設(shè)我想讓我的程序知道正方形和圓形之間的區(qū)別。處理它的一種方法是編寫一個程序，它可以檢測角，然后應(yīng)用它來計數(shù)角。如果程序看到四個角，那么這個形狀就是正方形，如果程序看不到角，那么這個形狀就是圓形。

而機器學(xué)習(xí)呢？一般來說，機器學(xué)習(xí)=從例子中學(xué)習(xí)。

在機器學(xué)習(xí)中，當(dāng)我們面對同樣的區(qū)分圓和正方形的問題時，我們會設(shè)計一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)會以形狀及其類(正方形或圓形)的許多例子作為輸入。我們希望機器能自己學(xué)會區(qū)分它們的特性。

然后，我的朋友們，一旦機器學(xué)習(xí)了所有這些特性，我就可以給它一個新的圓或正方形的圖像，一個它以前沒見過的圖像，一切順利的話，它將能對其正確地分類。

神經(jīng)元，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景下，是自作聰明的人想的一個花哨的名字，實際上它們就是函數(shù)。函數(shù)，在數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)的背景下，也是一個花哨的名稱，用來表示接受一些輸入，應(yīng)用一些邏輯，并輸出結(jié)果的東西。

說的更確切些，神經(jīng)元可以看作是一個學(xué)習(xí)單元。

因此，我們需要理解在機器學(xué)習(xí)的背景下，什么是學(xué)習(xí)單元。然后我們還將了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的組成部分，即神經(jīng)元。

為了舉例說明，假設(shè)我試圖理解一篇博客文章中的字?jǐn)?shù)與人們實際從那篇博客文章中讀到的字?jǐn)?shù)之間的關(guān)系。記住，我們在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我們從例子中學(xué)習(xí)。

所以我收集了很多關(guān)于博客文章字?jǐn)?shù)的例子，用x表示，以及人們在這些文章中實際讀了多少個單詞，用y表示，我想它們之間有某種關(guān)系，用f表示。

然而，訣竅是，我只需要告訴機器(程序)我期望看到的關(guān)系是什么(例如一條直線)，機器就會理解它實際需要繪制的線。

我從中得到了什么?

下次我想寫一篇含有x個單詞的博客文章時，機器可以應(yīng)用它找到的關(guān)系f，告訴我可以期望人們實際讀多少個單詞，y。

如果神經(jīng)元是一個函數(shù)，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個函數(shù)網(wǎng)絡(luò)！這意味著我們有許多(特別多)這樣的函數(shù)，這樣的學(xué)習(xí)單元，它們的所有輸入和輸出都是相互交織的，它們相互供給。

作為這個網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計者，我的工作是回答以下幾個問題:

一旦我回答了這些問題，我就可以“展示”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)許多(特別多)正確輸入和輸出的示例，希望當(dāng)我“展示”一個它從未見過的新輸入示例時，它將知道如何給出正確的輸出。

這個學(xué)習(xí)過程是如何工作的超出了本文的范圍，但如果你想要了解更多信息，可以看這個。你也可以去這個超級酷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)游樂場，更好地理解這些概念。

隨著這個領(lǐng)域的爆炸式發(fā)展，每分鐘都有大量的新(和高質(zhì)量的)內(nèi)容涌現(xiàn)出來，任何人都不可能全部關(guān)注。(我的天哪，你認(rèn)為將來會有一天，人類能夠制造出一種能夠跟蹤人類在人工智能領(lǐng)域進(jìn)步的人工智能嗎？？)

進(jìn)入這個領(lǐng)域，首先要知道的是沒有人知道一切。所以，不管你處在什么階段都不要緊張，保持好奇心:)

因此，我希望在這篇文章的最后幾句話是一些我個人最喜歡的參考資源:

感謝 Hagar Shilo, Adi Polak, Noa Raindel, Yudit Sharabi, Batel Mankovsky。

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