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一． 摘要
这里将持续介绍 NLP 算法体系：基于人工神经网络（Artinci Neural Network）的深度学习办法。人工神经网络思维来源于仿生学对大脑机制的摸索，即心愿通过对大脑的模仿达到智能的目标。神经网络实践与技术就是在这样的指标下摸索倒退进去的。神经网络是由具备自适应的单元组成的，宽泛的、并行的、互联的网络，它的构造模仿了生物神经网络系统对真实世界所做出的交互反馈。
二． 神经网络的组成
神经元模型：首先简略的理解以下形成神经网络的最根底单元：神经元。每个神经元与其余神经元相连，当它处于激活状态时，就会向相连的神经元发送相应信号。从而扭转其余神经元的状态。如果某个神经元的信号超过某个阈值。那么将被激活，再接着发送给其余神经元。如图 1 所示：
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图 1：神经元构造
之前咱们理解到的 GRU 和 LSTM 网络都是由这一根本构造形成，神经网络的任何神经元都能够表述为上述的模式。该单元次要由输出变量、带权参数和激活函数组成。首先是 x1，x2，x3 带权重的输出变量，该变量的取值来自后面一层所有变量与权重的乘积，而后再求和，在数学上示意为下式：
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其中，x 为自在的输出变量，xl 为以后 l 层，这里的累加求和为后面一层所有变量与权重的乘积，n 为神经元个数。在实际当中，神经网络的输出层由训练样本给定。隐含层和输入层的 x 取值由前一层计算失去。其中 b 为偏置参数。
激活函数：现实中的激活函数是如图 2 所示的跃迁函数，它将输出值映射到 O 或 1，很直观的 1 对应着神经元激活状态，0 则示意神经元处于失活状态。然而因为跃迁函数不间断且非润滑（无奈完满表白大脑神经网络的间断传递过程），因而理论罕用 Sigmoid 函数作为激活函数。典型的 Sigmoid 函数如图 3 所示，它把可能的数压缩进（0,1）输入值之间，因而又名挤压函数（squashing function）。
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图 2：跃迁函数图
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图 3：sigmoid 函数图
将许多这样的神经元依照肯定的层次结构组织起来，就失去了人工神经网络。事实上，咱们能够先不必思考神经网络是否齐全实在地模仿了人脑运作的机制，只须要从数学角度将神经网络看作有许多参数的数学模型来对待，咱们会发现这个模型是由许多个函数一直嵌套而成。
感知机与多层网络：输出层接管外界的输出信号而后传递给输入层，输入层为逻辑单元，感知机的输出是几个二进制，xi 输入是一位独自的二进制。
图 4 中的感知机有三个输出：x1、x2、x3。通常，它能够依据数据的维度设置数量。这里新增了一种计算输入的简略规定，他引入了权重（weight),w1,w2,…，wj 等实数来示意各个输人对于输入的重要水平。
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图 4：多层感知机结构图
神经元的输入是 0 或者 l，别离代表未激活与激活状态，由加权和的值是否小于或者大于某一个阈值（threshold value）决定。和权重一样，阈值也是一个实数，同时它是神经元的一个参数。应用更紧密的代数模式来示意：
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对于下面决策的式子，根本的思维就是：它是一个通过给每个维度数据赋予不同权重从而做出决策的机器。如果咱们用事实中的一个例子思考，假如周末我想要周末的时候和敌人进来踢足球，对于这样一个事件是否可能胜利实现，也取决与很多的内部因素：
- 周末是否有其余事件；
- 敌人是否有工夫；
- 天气是否适合等等 …
咱们能够参考这三个因素的后果，就能够判断出该事件可不可行。也须要通过调整权重和阈值的大小，失去不同的决策模型。
很显然，感知机不能齐全模仿人类的决策零碎。然而，这个例子清晰地说明了感知机如何根据不同权重来达到做出决策的目标。一个由感知机形成的简单网络可能做出更加精密的决策，是可解释得通的。在图 5 所示这个网络中，第一层感知机，通过赋予输出的权重，做出三个非常简单的决策。第二层感知机呢？每一个第二层感知机通过赋予权重给来自第一层感知机的决策后果做出决策。通过这种形式，第二层感知机能够比第一层感知机做出更加简单以及更高层次形象的决策。第三层感知机可能做出更加简单的决策。通过这种形式，一个多层网络感知机能够做出更加精密的决策。
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图 5：多层感知机网络
图 5 网络最右边的是输出层神经元，用于接管外界输出信息，两头为暗藏层，对信号进行肯定加工与转换，最左边为输入层神经元，最终后果由输入层神经元输入示意。换言之，输出层神经元接管输出，不进行函数解决，暗藏与输入层蕴含性能神经元。因而，通常被称之为两层网络。个别状况下，只须要蕴含暗藏层，即可称为多层网络。神经网络的学习过程，就是依据训练数据来调整神经元之间的“权重”以及每个性能神经元的阈值。换言之，神经网络学到的货色，蕴含在权重和阈值当中。
设计网络的输出层通常是十分间接的。例如，咱们要尝试辨认一张输出图像是否有“1”。很天然的，咱们能够将图片像素的强度进行编码作为输出层。如果图像是 64×64 的灰度图．那么咱们需 4096=64×64 个输出神经元。每个强度都取 01 之间适宜的值。输入层只须要一个神经元，当输入值小于 0.5，示意该图像不是“1”，反之则示意输入的图像是“1”。
相较于齐全固定的输出层和输入层，隐截层的设计是个难题，特地是通过一些简略的教训来总结暗藏层的设计流程不肯定总是可行的。所以神经网络调参师己径为暗藏层开发了许多设计最优办法，这有助于达到冀望的成果。
目前为止咱们探讨的神经网络，都是的面一层作为前面一层的输出，这种经典的网络被称为前馈神经网络。这也就意味着网络中没有回路，信息总是向前流传，从不反馈。
总结：
以上局部的组合就形成了各种性能不同的神经网络。神经网络也就是一个算法框架，这个框架的执行大抵能够分为如下两个阶段：训练阶段 (training)：是指网络输出样本数据作为初始数据，通过激活函数与网络连接。通过迭代求得最小化损失。这时网络会最终收效，学习到权重向量，作为分类器的参数。推导阶段 (infer)。应用这个训炼好的网络对理论的数据进行分类成回归，也能够称为分类阶段。
