神经网络

神经网络通常被认为是机器学习的圣杯，无所不知，解决一切问题，主要是因为它们很复杂。另一方面，基于树的方法并没有被同样的敬畏和炒作，主要是因为它们看起来很简单。虽然它们看起来如此不同，但它们只是一枚硬币的两面。

众所周知，全连接层之前的作用是提取特征，全连接层的作用是分类。

在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。

随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多……

在深度学习中，神经网络模型是其较为常见的模型之一。神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进的发展，其强大的特征学习能力引起了国内外学者的广泛关注，有着十分广泛的应用前景。但是，神经网络在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳，这种情况称为过拟合。

① 获取更多的数据。最直观有效的方法，有了足够的数据网络也不太容易过拟合。② 数据增强。复制现有数据并加随机噪声，重采样等，在图像领域我们可以进行不同角度旋转，平移变换，随机裁剪，中心裁剪，模糊等。

随机梯度下降针对神经网络解决的优化问题具有挑战性，解决方案的空间（权重集）可能包含许多良好的解决方案（称为全局最优），并且易于查找，但技能解决方案较少（称为本地解决方案）最优）。

本文为了让初学者更加简单、直观地理解神经网络在训练中的技巧，以及明白为什么这样做能有效地提高训练效率，将神经网络中的本质过程一一阐述，弄清楚这些原理对初学者大有裨益。