机器学习:神经网络模型原理
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线性回归与对数几率回归在特征众多时，计算量会显著增加。以100个特征为例，仅考虑二次交叉项，组合数C(21,100)达到4950个，对统计回归而言，特征数过多。因此，我们需要一种简单而强大的模型——神经网络（Neutral Network）。
神经网络是模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，用于函数估计或近似。简单来说，它是一个分层的有向图，每层节点称为神经元。
神经网络算法源于模拟人脑，八九十年代应用广泛，但后来因各种原因应用减少。近年来，随着计算能力提升和云计算的兴起，神经网络模型得以运行，且大数据的出现，降低了其大规模数据量要求。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。
神经网络是通用机器学习算法，人脑通过感受器接收信号，神经元兴奋后传导至神经中枢，根据信号类型做出判断。神经网络能处理不同信号，如图像、声音、触觉等，实现通用模型。
使用神经网络，输入特征值后，经过计算，可分类输入内容。如识别图片，将像素灰度值作为特征输入，训练后，神经元对数几率回归，输出层判断是否为人。
神经网络结构包括：结构（变量和拓扑关系）、激励函数（神经元如何改变激励值）、学习规则（权重如何调整）。
神经网络基本结构包括输入层、输出层和隐藏层。输入层接收非线性输入讯息，输出层形成输出结果，隐藏层负责数据处理。
神经网络的权重与多项式系数类似，偏置单元为常数项，中间层输入输出值视为高级特征值向量，优于简单多项式拟合。
深度学习技术自2006年以来在计算机视觉、语音识别等领域取得显著进展，广泛应用于医疗辅助系统、无人驾驶汽车、人工智能助理等方面。
机器学习:神经网络模型原理
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