神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原來這么簡單，機器學習入門貼送給你 | 干貨

作者：白交 2020-06-23 11:49:08

新聞機器學習

你想學機器學習嗎？這里有一個入門貼適合你。什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、計算機視覺通通一網(wǎng)打盡。

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這個Facebook軟件工程師做了一個入門貼。

專為基礎(chǔ)為零的初學者打造。

有基礎(chǔ)的同學，也可以來看看加深一下理解。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原來這么簡單，機器學習入門貼送給你 | 干貨

我們就以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例先來一睹為快吧！

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論

作者說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不復雜！

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”一詞很流行，人們通常認為它很難，但其實要簡單得多。

是不是這樣呢？先看再說。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解主要分為三個部分，神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)元——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元

這是2-input神經(jīng)元的樣子。

首先神經(jīng)元接受輸入x1、x2，進行一些數(shù)學運算以后，然后產(chǎn)生一個輸出y。

在神經(jīng)元里，通常會發(fā)生三件事：

1、每個輸入乘以相應的權(quán)重；

2、將所有加權(quán)輸入加在一起，在加上一個偏差b；

3、導入一個激活函數(shù)，得到輸出y。

通常來說，激活函數(shù)使用Sigmoid函數(shù)，也就是常說的S型函數(shù)，輸入任意值（-∞，+∞），最后輸出都能停留在0-1之間。

對此，他還舉了一個簡單的例子。

以激活函數(shù)是S型函數(shù)、2輸入神經(jīng)元為例，設(shè)置參數(shù) w=[0,1] （w1=0，w2=1），b=4。

input：x=[2,3]

output：y=0.999

這也就是最為樸素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

對此，作者還用Python實現(xiàn)了整個過程。

import numpy as np 
 
def sigmoid(x): 
  # Our activation function: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) 
  return 1 / (1 + np.exp(-x)) 
 
class Neuron: 
  def __init__(self, weights, bias): 
    self.weights = weights 
    self.bias = bias 
 
  def feedforward(self, inputs): 
    # Weight inputs, add bias, then use the activation function 
    total = np.dot(self.weights, inputs) + self.bias 
    return sigmoid(total) 
 
weights = np.array([0, 1]) # w1 = 0, w2 = 1 
bias = 4                   # b = 4 
n = Neuron(weights, bias) 
 
x = np.array([2, 3])       # x1 = 2, x2 = 3 
print(n.feedforward(x))    # 0.9990889488055994

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)元連接在一起就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

兩個輸入，一個含有兩個神經(jīng)元的隱藏層，一個含有1個神經(jīng)元的輸出層就構(gòu)建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

需要注意的是，可以用多層隱藏層。就比如，像這樣：

我們?nèi)砸陨蟼€示例的條件為例。

一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包含任意數(shù)量的層和任意數(shù)量的神經(jīng)元。

以Python代碼示例如下：

import numpy as np 
 
# ... code from previous section here 
 
class OurNeuralNetwork: 
  ''' 
  A neural network with: 
    - 2 inputs 
    - a hidden layer with 2 neurons (h1, h2) 
    - an output layer with 1 neuron (o1) 
  Each neuron has the same weights and bias: 
    - w = [0, 1] 
    - b = 0 
  ''' 
  def __init__(self): 
    weights = np.array([0, 1]) 
    bias = 0 
 
    # The Neuron class here is from the previous section 
    self.h1 = Neuron(weights, bias) 
    self.h2 = Neuron(weights, bias) 
    self.o1 = Neuron(weights, bias) 
 
  def feedforward(self, x): 
    out_h1 = self.h1.feedforward(x) 
    out_h2 = self.h2.feedforward(x) 
 
    # The inputs for o1 are the outputs from h1 and h2 
    out_o1 = self.o1.feedforward(np.array([out_h1, out_h2])) 
 
    return out_o1 
 
network = OurNeuralNetwork() 
x = np.array([2, 3]) 
print(network.feedforward(x)) # 0.7216325609518421

訓練神經(jīng)網(wǎng)路——計算損失函數(shù)

假設(shè)，我們正在處理以下這個項目。通過人員的體重和身高來判斷性別。

以weight、height作為輸入，以gender作為輸出。

將Male設(shè)置為0，Female設(shè)置為1，還對其余數(shù)據(jù)進行了簡化。

在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，首先需要一個方法來量化它做得有多“好”，是否能夠做得“更好”，那就是損失函數(shù)（loss）。

這里，我們將使用損失函數(shù)的一種——均方誤差來計算。

預測結(jié)果越好，說明損失也就會越低。而訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的，就在于盡可能的減少損失。

如果我們確信所有的人都是Male，也就是說預測值為0，會出現(xiàn)什么樣的結(jié)果？

Python示例：

import numpy as np 
 
def mse_loss(y_true, y_pred): 
  # y_true and y_pred are numpy arrays of the same length. 
  return ((y_true - y_pred) ** 2).mean() 
 
y_true = np.array([1, 0, 0, 1]) 
y_pred = np.array([0, 0, 0, 0]) 
 
print(mse_loss(y_true, y_pred)) # 0.5