在 PyTorch 的教程及书籍中，经常会看到神经网络这个词。
英文是：neural network。
neural 是个形容词，神经的，神经系统的。中文发音：呢若 / 牛若。
代码中也常见到
torch.nn
# 或者是
from torch import nn
nn 即是 neural network 的缩写。
神经网络是由一堆神经元(neuron)组成。神经元以层(layer)的形式组织起来。
神经网络的作用
简单来说，一个神经网络就是一套算法，自动推导出输入数据与其对应的输出数据（结果）之间的关系。
举个例子，假如你有一套数据集，里面记录了历年的高考成绩，所在省份，及填报志愿的学校排名，以及最终是否被录取。
我们就可以基于这套数据，利用神经网络推算出，一个省份考生的成绩及志愿学校，最终是否会被录取。
一图胜千言
这幅图描绘了一个神经网络的结构
- 最左侧是三个输入数据
- 每个箭头代表了一个权重，weight，所以参数形式为 w。权重从训练数据集中自动推算得出
- 权重可以语义化的理解为每个 item 的重要性。
- 每个圆圈代表一个神经元
神经元 (neuron)
每个神经元就是一个小的计算单元。其执行简单的计算，以集中处理一个问题。
可以理解为一个小的函数。
中文发音: 诺兰，牛若
层 (layer)
有三种类型的层
- 输入层 input layer
- 隐藏层 hidden layer
- 输出层 output layer
每一层包含了一系列的神经元。但是 output layer 除外，其只有一个神经元。
AI 神经网络 VS 生物学神经网络
AI 中的神经网络只是类比生物学上的神经网络，但是在处理逻辑上，最好不要代入去理解。
容易引起误解。
参考
- 《Deep Learning with PyTorch 1.x》2019年11月出版
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