神经网络篇——用TensorFlow2.0框架实现BP网络

​熬过了上一篇漫长的代码，稍微解开了一丢丢疑惑，使得抽象的BP有一点具体化了，可是还是有好多细节的东西没有讲清楚，比如，为什么要用激活函数？为什么随机梯度下降没有提到？下面我们来一一解开疑惑。

首先是为什么要使用激活函数？这要回顾一下我们在学习BP之前学习的感知器模型。它模仿的是人类体内的信号传导的过程，当信号达到一定的阈值时，就可以继续向后传播。

那这个感知器模型和BP网络有什么关系呢？在我们所看到的BP网络的结构图中，其实是被简化了的，下面小编画了一个逻辑更清晰一点的图：

这样我们就可以看出来，其实BP网络是由一个一个的感知器组成，也就构成了一个真正的神经网络，自然就能理解为什么要使用激活函数了。

接下来我们来看一下TensorFlow实现BP神经网络到底有多简单！

#构建一个结构为[10,15,1]的BP神经网络
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(15,activation='relu',input_shape=(10,)),
                             tf.keras.layers.Dense(1)])
model.summary()  #显示网络结构
model.compile(optimizer='SGD',loss='mse')  #定义优化方法为随机梯度下降，损失函数为mse
#x->训练集,y——>bia标签,epochs=10000训练的次数,validation_data=(test_x,test_y)——>验证集
history = model.fit(x,y,epochs=10000,validation_data=(test_x,test_y))  

上面就是一个最简单的BP网络的网络结构,小编还准备好了完整的通用框架代码，不用总是修改隐藏层，可以直接使用哦！公众号“神经网络研究所”

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是不是非常惊讶！昨天的百行代码完全消失了，这短短几行代码就可实现一个BP网络。

       这里解释一下validation_data，这是验证集，作用和测试集是一样的，只不过验证集是在训练过程中对模型进行测试，这样方便观察模型的准确性。loss函数的作用是计算模型的预测误差，也就是是衡量模型的准确度，常用的误差函数还有mse,mae,rmse,mape等等,模型中有很多误差函数不能直接调用，但是可以自己定义。

       SGD就是我们所说的随机梯度下降算法了，但是现在我们普遍认为“adam”是目前最好的优化算法，当然这也根据不同的神经网络做不同的选择。想要研究理论的读者可以去查一查资料，小编作为实战派就不对理论做过多的阐述了！

另外再列出来同样强大的pytorch框架的代码，大家可以自行选取。

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 15),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(),  #防止过度拟合，TensorFlow也有
            nn.Linear(15, 2)
        )
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

 

关于选择哪一个框架的问题，在TensorFlow2.0出现之前，小编会推荐pytorch,现在的TensorFlow2.0和pytorch代码风格已经越来越接近了，但是TensorFlow2.0可以支持的平台更多，所以这里推荐TensorFlow2.0。

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