神经网络入门（neural network） ---概述

人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。

一、感知器

历史上，科学家一直希望模拟人的大脑，造出可以思考的机器。人为什么能够思考？科学家发现，原因在于人体的神经网络。

1. 外部刺激通过神经末梢，转化为电信号，转导到神经细胞（又叫神经元）。
2. 无数神经元构成神经中枢。
3. 神经中枢综合各种信号，做出判断。
4. 人体根据神经中枢的指令，对外部刺激做出反应。

既然思考的基础是神经元，如果能够"人造神经元"（artificial neuron），就能组成人工神经网络，模拟思考。上个世纪六十年代，提出了最早的"人造神经元"模型，叫做"感知器"（perceptron），直到今天还在用。

上图的圆圈就代表一个感知器。它接受多个输入（x1，x2，x3...），产生一个输出（output），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电信号。

为了简化模型，我们约定每种输入只有两种可能：1 或 0。如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。

神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。

下面我们来了解一下神经网络的运作过程：（后续的文章会举事例说明）

1. 确定输入和输出
2. 找到一种或多种算法，可以从输入得到输出
3. 找到一组已知答案的数据集，用来训练模型，估算w和b
4. 一旦新的数据产生，输入模型，就可以得到结果，同时对w和b进行校正