組成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從技術(shù)上來說主要有以下幾個(gè)部分：

• 數(shù)據(jù)集
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
• 損失函數(shù)
• 優(yōu)化函數(shù)
• 反向傳播

而不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之間最主要的區(qū)別就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的異同，當(dāng)然最相似的地方也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

原因就在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層所組成的；而使用不同的層就實(shí)現(xiàn)了不同功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層

一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層所組成的，而每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層實(shí)現(xiàn)不同的功能；然后由此組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

拋開具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來說，我們大概聽說過一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層；比如，輸入層，輸出層，全連接層，卷積層，激活層，池化層等等。

當(dāng)然，有些網(wǎng)絡(luò)層只針對特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；比如卷積層就只針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而全連接層基本上在所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中都扮演著重要角色，全連接層的作用就是將上一層的所有神經(jīng)元與當(dāng)前層所有神經(jīng)元進(jìn)行連接，進(jìn)行線性變換和非線性激活。

比如，在分類任務(wù)中，最后一層全連接層通常輸出類別的概率分布。

在眾多的網(wǎng)絡(luò)層中，輸入層與輸出層屬于比較特殊的層；因?yàn)槠湫枰c外界環(huán)境進(jìn)行交互；輸入層需要接受外界數(shù)據(jù)的輸入，而輸出層需要輸出數(shù)據(jù)到外界環(huán)境，因此會對數(shù)據(jù)格式有特定的要求。

還有一點(diǎn)比較特殊的就是，輸入層不會對數(shù)據(jù)做任何處理；它的主要任務(wù)就是接受數(shù)據(jù)輸入，并傳遞到下一層；而輸出層一般是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的最后一層作為輸出層。

從本質(zhì)上來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)；因此，每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的作用就是進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算。

而以具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來說，如Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；主要由編碼器和解碼器組成，而每個(gè)編碼器和解碼器都是由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層所組成。

比如從Transformer的經(jīng)典架構(gòu)圖中可以看到，一個(gè)編碼器器是由一個(gè)多頭注意力層，兩個(gè)殘差連接歸一化層和一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成；而解碼器比編碼器多了一個(gè)多頭注意力層。

其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層還有歸一化層(normalization layer)，如Transformer中的編碼器和解碼器都有歸一化層的存在；其它還有Dropout層等，為了防止過擬合現(xiàn)象，會隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元。

因此，我們在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的過程中，不要一上來就去研究那些復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；而應(yīng)該從最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開始，去弄明白每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層都具有哪些功能，以及其每個(gè)層的作用是什么；等把這些問題給弄明白了，那么自然就知道怎么去實(shí)現(xiàn)一個(gè)能解決特定問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型了。