神经网络顾名思义就是类似人的大脑相互连接的神经细胞，同样可以传递和处理信息。又怎么和计算机的逻辑对应起来的呢？我们想，大脑神经元的两种状态“兴奋”和“抑制”正好对应计算机的“1”和“0”。当大脑神经细胞膜电位电压超过阈值时，大脑神经进入“兴奋”状态，产生神经冲动输出，即计算机输出“1”；当大脑神经细胞膜电位电压低于阈值时，大脑神经进入“抑制”状态，神经冲动不输出，即计算机输出“0”。是不是很神奇啊。

本篇文章为人工神经网络学习算法-基础篇，重点介绍神经网络的原理。通过通俗易懂的语言让大家对神经网络算法有一个更加清晰的认识。本篇重在加深对神经网络的理解。

一、神经网络的原理

我们还是从线性模型的一般公式讲起啊，这样比较容易理解。线性模型的公式是不是这样的：

这个线性数学公式的网络线性回归图如下图。

其中，x[0]-x[n]是输入的样本特征值数据，w[0]-w[n]是每个特征值数据的权重，是是所有特征值数据带着各自权重的加权求和。

线性的计算过程理解了吧。那我们就立刻给出神经网络的原理啦。如下图神经网络结构图。

注意啦，神经网络就是：

（1）在线性模型的输入和输出之间增加了一个隐藏层；

 （2）输入的样本特征数据分别带着权重系数w做加权求和计算隐藏层里的每个节点h[1]-h[n]。

（3）对h[1]-h[n]分别做非线性处理。目的是为了将样本特征进行简化（全部约束到同一小的范围内），从而使神经网络可以对复杂的非线性数据集进行学习。处理方法是： 在生成隐藏层之后，对结果进行非线性矫正，简称为relu或者是进行双曲正切处理，简称为tanh。relu和relu处理效果如下图。

（4）计算后的隐藏层节点数据h[1]-h[n]再带着各自的权重v做加权求和计算，得到最终结果y。

哈哈，这就是神经网络的原理，是不是很容易理解啊，当然，隐藏层可以根据需要多加几个（多层神经网络）。

relu和relu处理效果图 

 我们把上面的再用数学公式表达一下，比如经过relu非线性处理后，h[1]-h[n]的公式分别为：

 

  

最后y值的计算公式为

 

在模型中， w 和v 都是通过对数据的学习所得出的。而用户所要设置的参数，就是隐藏层中节点的数量。一般来讲，对于小规模数据集或者简单数据集，节点数量设置为10 就己经足够了，但是对于大规模数据集或者复杂数据集来说，要么增加隐藏层中的节点数量，要么添加更多的隐藏层。如下图，在大型神经网络当中，一般设置很多的隐藏层，也就是为什么叫“深度学习”中“深度”啦。 

以上就是本篇的全部内容。希望大家能有收获。为了大家容易掌握和消化，我们没有放太多的内容。

下一篇，我们将重点介绍神经网络的参数设置，通过python具体程序领会感受不同参数设置的不同效果。

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