神经网络解析：如何模仿大脑解决复杂问题
什么是神经网络？
人工神经网络是受人脑运作启发的模型。由一组称为人工神经元的节点组成，节点间相连并传递信号。信号从输入端传入，经网络处理生成输出。
神经网络的目的？
核心目标是通过自动自我修正来学习，从而执行传统基于规则编程无法完成的复杂任务，实现原本只能由人类完成的功能自动化。
神经网络如何工作？
网络接收一系列输入值，每个输入到达一个称为神经元的节点。神经元按层分组构成网络。每个神经元拥有权重（数值），修改接收到的输入。新数值流经网络，最终得到输出——网络计算的预测值。层数越多、结构越复杂，能处理的功能也越复杂。
神经网络训练：反向传播
要使网络执行预期功能，必须训练。训练通过调整神经元权重，使网络输出期望结果。输入训练数据，根据输出误差及各神经元贡献度修正权重，此法称为反向传播。由此网络能学习，甚至对训练数据之外的新数据也能给出高准确度结果。
虽近年大热，神经网络诞生于1950年代。早期因算力不足、缺乏高效学习算法而沉寂。后因反向传播算法、GPU并行计算优势、海量训练数据的出现，神经网络强势回归，深度学习（基于多层深层神经网络）应运而生。
神经网络的功能
凭借其运作机制，充分训练后神经网络可逼近任意函数，主要用于预测和分类任务。应用范围极广：工业4.0（如未预先录入的零件/缺陷识别）、经济（预测物价走势）、医疗（辅助诊断）等。神经网络已成人工智能发展的基石，是研究最活跃、演进最快的领域之一。
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