第 1 章 神经网络
作者: 张伟 (Charmve)
日期: 2021/04/29
- 第 1 章 神经网络
- 1.1 线性回归
- 1.1.1 基本原理
- 1.1.2 从零实现线性回归
- 1.1.3 线性回归的简洁实现
- 1.2 Softmax 回归
- 1.2.1 softmax回归模型
- 1.2.2 从零开始实现softmax回归
- 1.2.3 softmax回归的简洁实现
- 1.3 多层感知器
- 1.3.1 基本原理
- 1.3.2 从零开始实现多层感知器
- 1.3.3 多层感知器的简洁实现
- 1.4 反向传播算法
- 1.5 神经网络
- 1.5.1 神经学观点
- 1.5.2 神经网络1-建立神经网络架构
- 1.5.3 神经网络2-设置数据和损失
- 1.5.4 神经网络3-学习和评估
- 1.5.5 案例分析-最小神经网络案例研究
- 1.6 实战项目 1 - 手写字分类
- 小结
- 参考文献
- 1.1 线性回归
反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生（如图1.1所示）。
图1.1 神经网络结构
这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层(input layer)，Layer L2是隐含层(hidden layer)，Layer L3是输出层(output layer)。
我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要它们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。
如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。
可能有人会问，为什么要输入输出都一样呢？有什么用啊？
其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到，我会专门再写一篇Auto-Encoder的文章来说明，包括一些变种之类的。如果你的输出和原始输入不一样，那么就是很常见的人工神经网络了，相当于让原始数据通过一个映射来得到我们想要的输出数据，也就是我们今天要讲的话题。
本文直接举一个例子，带入数值演示反向传播法的过程，公式的推导等到下次写Auto-Encoder的时候再写，其实也很简单，感兴趣的同学可以自己推导下试试。
假设，你有这样一个网络层，如图1.2所示。
图1.2 神经网络的网络层 [4]
第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为 sigmoid函数，更多激活函数详解可在本书附件中查看。
现在对他们赋上初值，如下图1.3所示。
图1.3 网络层增加权重
其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10;
输出数据 o1=0.01,o2=0.99;
初始权重 w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;
w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50,w8=0.55
目标：给出输入数据 i1,i2 (0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出 o1,o2 (0.01和0.99)接近。
计算神经元h1的输入加权和：
神经元h1的输出o1:(此处用到激活函数为sigmoid函数)：
同理，可计算出神经元h2的输出o2：
计算输出层神经元o1和o2的值：
这样前向传播的过程就结束了，我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，现在我们对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。
总误差：(square error)
但是有两个输出，所以分别计算o1和o2的误差，总误差为两者之和：
以权重参数w5为例，如果我们想知道w5对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5求偏导求出：（链式法则）
如图1.4 所示，可以更直观的看清楚误差是怎样反向传播的：
图1.4 误差的反向传播
现在我们来分别计算每个式子的值：
计算
计算
（这一步实际上就是对sigmoid函数求导，比较简单，可以自己推导一下）
计算
最后三者相乘：
这样我们就计算出整体误差$E(total)$对$w5$的偏导值。
回过头来再看看上面的公式，我们发现：
为了表达方便，用
因此，整体误差E(total)对w5的偏导公式可以写成：
如果输出层误差计为负的话，也可以写成：
最后我们来更新$w5$的值：
（其中，$\eta$ 是学习速率，这里我们取0.5）
同理，可更新w6,w7,w8:
方法其实与上面说的差不多，但是有个地方需要变一下，在上文计算总误差对w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,但是在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的误差，所以这个地方两个都要计算，如图1.5所示。
图1.5 隐含层---->隐含层的权值更新
计算
先计算
同理，计算出：
两者相加得到总值：
再计算
再计算
最后，三者相乘：
为了简化公式，用$sigma(h1)$表示隐含层单元h1的误差：
最后，更新$w1$的权值：
同理，额可更新$w2,w3,w4$的权值：
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196, 0.984065734]（原输入为[0.01, 0.99]）,证明效果还是不错的。
#coding:utf-8
import random
import math
#
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐含层到输出层的权重系数索引
# "w_ih" ：输入层到隐含层的权重系数的索引
class NeuralNetwork:
LEARNING_RATE = 0.5
def __init__(self, num_inputs, num_hidden, num_outputs, hidden_layer_weights = None, hidden_layer_bias = None, output_layer_weights = None, output_layer_bias = None):
self.num_inputs = num_inputs
self.hidden_layer = NeuronLayer(num_hidden, hidden_layer_bias)
self.output_layer = NeuronLayer(num_outputs, output_layer_bias)
self.init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(hidden_layer_weights)
self.init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(output_layer_weights)
def init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(self, hidden_layer_weights):
weight_num = 0
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
for i in range(self.num_inputs):
if not hidden_layer_weights:
self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(random.random())
else:
self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(hidden_layer_weights[weight_num])
weight_num += 1
def init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(self, output_layer_weights):
weight_num = 0
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
if not output_layer_weights:
self.output_layer.neurons[o].weights.append(random.random())
else:
self.output_layer.neurons[o].weights.append(output_layer_weights[weight_num])
weight_num += 1
def inspect(self):
print('------')
print('* Inputs: {}'.format(self.num_inputs))
print('------')
print('Hidden Layer')
self.hidden_layer.inspect()
print('------')
print('* Output Layer')
self.output_layer.inspect()
print('------')
def feed_forward(self, inputs):
hidden_layer_outputs = self.hidden_layer.feed_forward(inputs)
return self.output_layer.feed_forward(hidden_layer_outputs)
def train(self, training_inputs, training_outputs):
self.feed_forward(training_inputs)
# 1. 输出神经元的值
pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input = [0] * len(self.output_layer.neurons)
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
# ∂E/∂zⱼ
pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] = self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_error_wrt_total_net_input(training_outputs[o])
# 2. 隐含层神经元的值
pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input = [0] * len(self.hidden_layer.neurons)
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
# dE/dyⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * ∂z/∂yⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * wᵢⱼ
d_error_wrt_hidden_neuron_output = 0
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
d_error_wrt_hidden_neuron_output += pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].weights[h]
# ∂E/∂zⱼ = dE/dyⱼ * ∂zⱼ/∂
pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] = d_error_wrt_hidden_neuron_output * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_input()
# 3. 更新输出层权重系数
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
for w_ho in range(len(self.output_layer.neurons[o].weights)):
# ∂Eⱼ/∂wᵢⱼ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢⱼ
pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ho)
# Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ
self.output_layer.neurons[o].weights[w_ho] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight
# 4. 更新隐含层的权重系数
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
for w_ih in range(len(self.hidden_layer.neurons[h].weights)):
# ∂Eⱼ/∂wᵢ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢ
pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ih)
# Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ
self.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight
def calculate_total_error(self, training_sets):
total_error = 0
for t in range(len(training_sets)):
training_inputs, training_outputs = training_sets[t]
self.feed_forward(training_inputs)
for o in range(len(training_outputs)):
total_error += self.output_layer.neurons[o].calculate_error(training_outputs[o])
return total_error
class NeuronLayer:
def __init__(self, num_neurons, bias):
# 同一层的神经元共享一个截距项b
self.bias = bias if bias else random.random()
self.neurons = []
for i in range(num_neurons):
self.neurons.append(Neuron(self.bias))
def inspect(self):
print('Neurons:', len(self.neurons))
for n in range(len(self.neurons)):
print(' Neuron', n)
for w in range(len(self.neurons[n].weights)):
print(' Weight:', self.neurons[n].weights[w])
print(' Bias:', self.bias)
def feed_forward(self, inputs):
outputs = []
for neuron in self.neurons:
outputs.append(neuron.calculate_output(inputs))
return outputs
def get_outputs(self):
outputs = []
for neuron in self.neurons:
outputs.append(neuron.output)
return outputs
class Neuron:
def __init__(self, bias):
self.bias = bias
self.weights = []
def calculate_output(self, inputs):
self.inputs = inputs
self.output = self.squash(self.calculate_total_net_input())
return self.output
def calculate_total_net_input(self):
total = 0
for i in range(len(self.inputs)):
total += self.inputs[i] * self.weights[i]
return total + self.bias
# 激活函数sigmoid
def squash(self, total_net_input):
return 1 / (1 + math.exp(-total_net_input))
def calculate_pd_error_wrt_total_net_input(self, target_output):
return self.calculate_pd_error_wrt_output(target_output) * self.calculate_pd_total_net_input_wrt_input();
# 每一个神经元的误差是由平方差公式计算的
def calculate_error(self, target_output):
return 0.5 * (target_output - self.output) ** 2
def calculate_pd_error_wrt_output(self, target_output):
return -(target_output - self.output)
def calculate_pd_total_net_input_wrt_input(self):
return self.output * (1 - self.output)
def calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(self, index):
return self.inputs[index]
# 文中的例子:
nn = NeuralNetwork(2, 2, 2, hidden_layer_weights=[0.15, 0.2, 0.25, 0.3], hidden_layer_bias=0.35, output_layer_weights=[0.4, 0.45, 0.5, 0.55], output_layer_bias=0.6)
for i in range(10000):
nn.train([0.05, 0.1], [0.01, 0.09])
print(i, round(nn.calculate_total_error([[[0.05, 0.1], [0.01, 0.09]]]), 9))
#另外一个例子，可以把上面的例子注释掉再运行一下:
# training_sets = [
# [[0, 0], [0]],
# [[0, 1], [1]],
# [[1, 0], [1]],
# [[1, 1], [0]]
# ]
# nn = NeuralNetwork(len(training_sets[0][0]), 5, len(training_sets[0][1]))
# for i in range(10000):
# training_inputs, training_outputs = random.choice(training_sets)
# nn.train(training_inputs, training_outputs)
# print(i, nn.calculate_total_error(training_sets))稳重使用的是sigmoid激活函数，实际还有几种不同的激活函数可以选择，具体的可以参考文献[3]，最后推荐一个在线演示神经网络变化的网址：http://www.emergentmind.com/neural-network ，可以自己填输入输出，然后观看每一次迭代权值的变化，很好玩。
-
Poll的笔记：[Mechine Learning & Algorithm]神经网络基础. http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html#3457159
-
Rachel_Zhang. Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797
-
Sargur Srihari. Backpropagation. http://www.cedar.buffalo.edu/%7Esrihari/CSE574/Chap5/Chap5.3-BackProp.pdf
-
Matt Mazur. A Step by Step Backpropagation Example. https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/