第 3 节 用模型学习数据中的知识（1 / 2）
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在 AI 领域，神经网络鼎鼎大名，但对于非 AI 从业者来说，它就像一个神奇的黑箱子，没人知道里面到底发生了什么。
本来，我们应当闲言少叙，直接尝试用神经网络解决 AI 写诗的问题。但不得不承认，文本处理对 AI 来说是一个相当复杂的任务，硬着头皮啃下去容易消化不良。本书是写给初学者的，我们有必要用一节内容来聊清楚神经网络到底是怎么回事，再回归主线也不迟。
先来看一个简单但很现实的问题。
读研究生的同学可能有过这种感觉，就是不知道什么时候会得到导师的表扬，也搞不清楚什么情况下会挨骂。小王同学为此吃了不少苦头，他决定找出其中的缘由。但导师的脾气阴晴不定，他发现并没有哪种因素可以决定导师的心情，似乎是各种原因交织在一起产生的结果。他相信导师不会无缘无故批评别人，这里面一定暗藏玄机。
小王向我请教，我告诉他，你老师的心情肯定是一个非线性系统，你可以用神经网络来拟合这个系统。具体做法很简单，先列出你自己认为可能存在的影响因素，然后每天把这些因素记录下来，同时把老师当天的微信搜 - 胡#巴%士 -心情也记录下来。连续记录一个月，你就有了 30 条训练数据。接下来，写程序创建一个神经网络，用这些数据训练这个神经网络。到了第 31 天，你再用这个神经网络预测一下老师的心情，看跟实际结果能不能对的上。小王觉得这个主意非常科学，屁颠屁颠地开始着手实现。
他设计了一个三层神经网络。从第一层输入三个数，代表他认为比较重要的三个影响因素，分别是在办公室的频率、汇报的工作进展以及天气是否晴朗。我们姑且不评价这三个因素选的是否合适，小王既然这样选了自然有他的道理。每个输入都用 0~1 之间的小数表示：
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这三个数输入给第二层的四个神经元，计算得到四个结果。这四个结果再输入给第三层的唯一一个神经元，最后的输出用于判断老师的心情是好还是坏。当然，最后的输出也是一个 0~1 之间的数，0 表示小王会被老师大骂一顿，1 表示老师对小王和蔼可亲。
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图中，每个深蓝色圆圈代表一个输入维度，也就是三个数，每个淡蓝色圆圈和绿色圆圈代表一个神经元。淡蓝色和绿色的区别是，前者位于中间层，后者位于输出层，淡蓝色的输出是绿色的输入。
我们可以看到，每个淡蓝色圆圈都被三个箭头指着，意味着它具有三个输入。淡蓝色圆圈的右侧有一条箭头指向绿色圆圈，这代表它的输出。因此，淡蓝色神经元其实就是一个「三输入一输出」的函数。像图中这样，如果不指明函数的实际形式，我们可以认为，神经网络其实是定义了一个结构框架。在这个框架下，不同的神经元函数可能具有不同的效果，但它们在网络结构的层面上是相同的。对于一个复杂的神经网络来说，结构往往比单个神经元更重要。
当然，对于小王来说，他肯定要用一个具体的函数。最流行的选择就是对输入加权求和，然后截断负值。虽然我很讨厌公式，但还好这里只用到了初中数学，读者应该能够理解：
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