神经网络算法数学原理（神经网络原来是这样和数学挂钩的）

神经网络算法数学原理（神经网络原来是这样和数学挂钩的）假设一个神经元从其他多个神经元接收了输入信号，这时如果所接收的信号之和比较小，没有超过这个神经元固有的边界值（称为阈值），这个神经元的细胞体就会忽略接收到的信号，不做任何反应。那么，神经元究竟是怎样对输入信号进行合并加工的呢？让我们来看看它的构造。神经元示意图神经元主要由细胞体、轴突、树突等构成。树突是从其他神经元接收信号的突起。轴突是向其他神经元发送信号的突起。由树突接收的电信号在细胞体中进行处理之后，通过作为输出装置的轴突，被输送到其他神经元。另外，神经元是借助突触结合而形成网络的。让我们来更详细地看一下神经元传递信息的结构。如上图所示，神经元是由细胞体、树突、轴突三个主要部分构成的。其他神经元的信号（输入信号）通过树突传递到细胞体（也就是神经元本体）中，细胞体把从其他多个神经元传递进来的输入信号进行合并加工，然后再通过轴突前端的突触传递给别的神经元。

近几年，有几个被媒体大肆报道的事件，如下表所示。

如上所示，深度学习作为人工智能的一种具有代表性的实现方法，取得了很大的成功。那么，深度学习究竟是什么技术呢？深度学习里的“学习”是怎么做到的呢？为了解答这个疑问，我们需要先来了解一下神经网络，因为深度学习是以神经网络为出发点的。

神经网络的灵感来源

谈到神经网络的想法，我们需要从生物学上的神经元（neuron）开始说起。从生物学扎实的研究成果中，我们可以得到以下关于构成大脑的神经元知识。

人的大脑是由多个神经元互相连接形成网络而构成的。也就是说，一个神经元从其他神经元接收信号，也向其他神经元发出信号。大脑就是根据这个网络上的信号的流动来处理各种各样的信息的。

神经元示意图

神经元主要由细胞体、轴突、树突等构成。树突是从其他神经元接收信号的突起。轴突是向其他神经元发送信号的突起。由树突接收的电信号在细胞体中进行处理之后，通过作为输出装置的轴突，被输送到其他神经元。另外，神经元是借助突触结合而形成网络的。

让我们来更详细地看一下神经元传递信息的结构。如上图所示，神经元是由细胞体、树突、轴突三个主要部分构成的。其他神经元的信号（输入信号）通过树突传递到细胞体（也就是神经元本体）中，细胞体把从其他多个神经元传递进来的输入信号进行合并加工，然后再通过轴突前端的突触传递给别的神经元。

那么，神经元究竟是怎样对输入信号进行合并加工的呢？让我们来看看它的构造。

假设一个神经元从其他多个神经元接收了输入信号，这时如果所接收的信号之和比较小，没有超过这个神经元固有的边界值（称为阈值），这个神经元的细胞体就会忽略接收到的信号，不做任何反应。

注：对于生命来说，神经元忽略微小的输入信号，这是十分重要的。反之，如果神经元对于任何微小的信号都变得兴奋，神经系统就将“情绪不稳定”。

不过，如果输入信号之和超过神经元固有的边界值（也就是阈值），细胞体就会做出反应，向与轴突连接的其他神经元传递信号，这称为点火。