最近又想看一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的知識(shí)是因?yàn)閺腝Con大會(huì)上了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在很多行業(yè)落地并切實(shí)解決了行業(yè)的痛點(diǎn)，比如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上億張圖片中找出涉黃的違規(guī)圖片吵瞻，比如精準(zhǔn)廣告投放，比如物流行業(yè)的車貨匹配等等甘磨。
目前讀到的最好的入門(mén)文章是阮一峰同學(xué)寫(xiě)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)橡羞，寫(xiě)得非常通俗易懂，好像阮一峰寫(xiě)的每一篇文章都很通俗易懂济舆。比如下面這段：
歷史上卿泽，科學(xué)家一直希望模擬人的大腦，造出可以思考的機(jī)器吗冤。人為什么能夠思考又厉？科學(xué)家發(fā)現(xiàn)九府，原因在于人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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1.外部刺激通過(guò)神經(jīng)末梢覆致，轉(zhuǎn)化為電信號(hào)侄旬，轉(zhuǎn)導(dǎo)到神經(jīng)細(xì)胞（又叫神經(jīng)元）。
2.無(wú)數(shù)神經(jīng)元構(gòu)成神經(jīng)中樞煌妈。
3.神經(jīng)中樞綜合各種信號(hào)儡羔，做出判斷。
4.人體根據(jù)神經(jīng)中樞的指令璧诵，對(duì)外部刺激做出反應(yīng)汰蜘。
既然思考的基礎(chǔ)是神經(jīng)元，如果能夠"人造神經(jīng)元"（artificial neuron）就能組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之宿，模擬思考族操。上個(gè)世紀(jì)六十年代，提出了最早的"人造神經(jīng)元"模型比被，叫做"感知器"（perceptron）色难，直到今天還在用。
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上圖的圓圈就代表一個(gè)感知器等缀。它接受多個(gè)輸入（x1枷莉，x2，x3...）尺迂，產(chǎn)生一個(gè)輸出（output）笤妙，好比神經(jīng)末梢感受各種外部環(huán)境的變化，最后產(chǎn)生電信號(hào)噪裕。
我們一個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)蹲盘，通過(guò)對(duì)卡車的歷史GPS數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出了一個(gè)模型州疾，用來(lái)預(yù)測(cè)卡車到達(dá)目的地的時(shí)間辜限。如果利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不同之處在于要訓(xùn)練出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)卡車到達(dá)目的地的時(shí)間严蓖。
輸入層用來(lái)接收輸入的數(shù)據(jù)，在我們的場(chǎng)景中氧急，輸入層有多個(gè)個(gè)神經(jīng)元：卡車車型颗胡、卡車當(dāng)前位置、卡車平均速度吩坝、卡車目的地等毒姨，信息輸入層把輸入傳遞到隱藏層的第一層。
隱藏層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算钉寝。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)難題就是如何決定隱藏層的數(shù)量以及每一層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)弧呐。深度學(xué)習(xí)中的“深”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有超過(guò)一層的隱藏層闸迷。
輸出層返回輸出數(shù)據(jù)。在我們的場(chǎng)景中俘枫，輸出就是價(jià)格預(yù)測(cè)腥沽。輸出就是卡車到達(dá)目的地還需要多長(zhǎng)時(shí)間。
當(dāng)然一個(gè)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練出來(lái)鸠蚪。
