通常，人们将SVM、KNN等之前介绍的算法理解为浅层学习，模型的识别能力更多取决于特征选取的有效性。浅层学习使用时，需要花费至少一半的时间在数据清洗与特征提取上，有人形象地将这些步骤称为“特征工程”，是对其巨大工作量的一种描述。从本章开始我们介绍神经网络，后面章节介绍深度学习算法，神经网络是人类第一次从自身生理结构上获得灵感，从而产生的一种新算法，从某种程度来说，也是人类理解自身的一次巨大进步。

　　人的大脑是由无数的神经元组成的复杂网络，见图14-1。神经元是具有长突起的细胞，它由细胞体、轴突和树突组成。

　　每个神经元可以有一或多个树突，其结构如图14-2所示，可以接受刺激并将兴奋传入细胞体。每个神经元只有一个轴突，可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，如肌肉或腺体。神经元信息处理与传递过程如图14-3所示。

　　神经网络算法就是模拟了人体神经元的工作原理，多个输入参数，分别具有各自的权重，经过激励函数的处理后，得到输出，如图14-4所示。输出可以再对接下一级的神经网络的输入，从而组成更加复杂的神经网络。

　　大脑里的生物神经细胞和其他的神经细胞是相互连接在一起的。为了创建一个人工神经网络，人工神经细胞也要以同样方式相互连接在一起。为此可以有许多不同的连接方式，其中最容易理解并且也是最广泛地使用的，就是把神经细胞一层一层地连结在一起。这一种类型的神经

　　如果对预测错误的神经元施加惩罚，从输出层开始层层向上查找预测错误的神经元，微调这些神经元对应的权重，可以达到修复错误的目的，这样的算法就叫做反向传播算法。Scikit-Learn中的神经网络实现都是使用反向传播算法。本文重点介绍九游体育科技算法在安全领域的应用，神经网络的公式推导请参考其他机器学习专业书籍。

　　实例化多层神经网络算法，其中隐藏层一共两层，对应神经元个数分别为5个和2个：

　　MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，如图14-6所示，它包含各种手写数字图片，它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。我们使用神经网络来识别由MNIST组成的验证码。完整演示代码请见本书GitHub上的14-1.py。

　　在线抓取最新的MNIST，并将前60000个样本作为训练样本，剩下的作为九游体育科技测试样本。其中图片大小为28×28，所以输入参数个数为784。

　　如果出现样本下载失败，可以直接去MNIST网站上下载，具体信息可以参考第3章内容：

　　图14-7 ADFA-LD系统调用抽象成向量加载ADFA-LD中的正常样本数据：

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