一、前言

参考资料和图片均来自以下链接：
https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
https://www.youtube.com/watch?v=bfmFfD2RIcg
https://www.youtube.com/watch?v=KuXjwB4LzSA
https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U
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神经网络——最易懂最清晰的一篇文章-CSDN博客

二、几个问题

首先我想引入几个问题：
1.对于神经网络中的 "神经元" 是什么，如何工作的？
2.多层感知器是什么？他和常出现的CNN、RNN、GNN等有什么关系？
3.输入神经网络的信息只能是数字形式的吗？为什么是或者否？
 

三、多层感知器的组成部分和工作原理

    很多人(包括我自己)可能在起初接触神经网络时获取的大部分信息也许都是关于CNN、RNN等的，入门的门槛一下子就拉高了，也许从经典的多层感知器(MLP)入门神经网络会更加轻松，一级打boss比较难哈。

1.神经元：
    神经元是神经网络的基本单元，它接收输入，对其进行处理，并生成输出。
    神经元通常执行加权求和的操作，将输入乘以权重，加上一个偏置项，然后通过一个激活函数来产生输出。

 数学表达如下图：(注意每一个神经元都要进行这样的操作)

    每一层神经元接收上一层或下一层的输入，对应前向传播和反向传播，每一个神经元代表一个激活函数。不是只要激活值为正数就激活，所以要设置偏执项。对应以下视频10:59处，原话为："但有时 即使加权和大于0时 你也不想把神经元点亮，可能只有当和大于例如10的时候才让它激发，此时你就需要加上一个偏置值 保证不能随便激发"。【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibili

2.层次结构：
    输入层：接收原始数据作为网络的输入。
    隐藏层：在输入和输出层之间，可以有一个或多个隐藏层构成了MLP的核心，它们负责处理输入数据，提取特征，并通过非线性变换学习输入数据的复杂模式和特征。
    输出层：产生网络的最终输出，例如分类或回归任务的预测值。

    神经网络的输入信息必须是数字形式的，因为神经网络的运算基于数学运算，如加法、乘法和激活函数等，这些都需要数值型数据才能进行。因此，任何非数字形式的数据，在输入到神经网络之前，都需要被转换成数字形式。这个转换过程通常称为特征工程或数据预处理。

3.连接和权重：
    节点之间全连接：每个节点与前一层的所有节点相连。
    每个连接都有一个权重，表示输入信号在该连接上传递时的强度或重要性。
    每个神经元还有一个偏置项，用于调整激活函数的输出。

4.激活函数：
    激活函数的作用是在神经元中引入非线性，这是MLP能够解决非线性问题的关键。
    常见的激活函数包括Sigmoid、tanh、ReLU（Rectified Linear Unit）等。

此外必须的还有(下面的不必一下子就理解)：

5.前向传播：
    在前向传播过程中，信息从输入层开始，逐层向前传递，直到输出层。
    每一层的输出都是下一层的输入。

6.损失函数：
    损失函数衡量了神经网络的预测与实际值之间的差异。
    训练神经网络的目标是最小化这个损失函数。

7.反向传播和优化：
    通过反向传播算法，神经网络可以根据损失函数的梯度来更新权重和偏置。
    优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam等，用于指导如何调整权重和偏置来最小化损失函数。

四、其余神经网络

    其余的神经网络如CNN、RNN、GNN等都是在处理某一种任务是表现良好的，例如CNN专门针对图像数据设计、RNN能够处理时间序列和文本等有时间顺序的数据、GNN专为图数据设计等等，但他们都包含以上七部分。