浅谈深度神经网络及 neural network 设计与实现

1、神经网络（深度学习）的几个基础概念

从广义角度而言，深度学习所采用的网络架构本质上属于多层神经网络的一种形式。传统意义上的多层神经网络通常仅包含输入层、隐藏层以及输出层，其中隐藏层的数量依据实际需求进行设定，并无明确的理论依据来确定最适宜的层数。然而，在深度学习中最具代表性的卷积神经网络CNN，则在传统多层神经网络的基础上引入了特征学习模块，该模块的设计灵感源自于人脑对信号进行分级处理的方式。具体实现方式为：在原有全连接层之前引入部分连接的卷积层与降维层，并形成一个层级结构。其整体结构可表示为：输入层 - 卷积层 - 降维层 - 卷积层 - 降维层 - …… - 隐藏层 - 输出层。简而言之，传统多层神经网络所执行的过程是将人工选取的特征映射至对应的数值；而深度学习所完成的操作则是将信号转化为特征，再进一步映射至数值，其中特征的选择由网络自身完成。

2、深度神经网络是如何训练