多层感知机（d2l学习笔记）

多层感知机的基本知识

深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。

隐藏层

下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。

表达公式

具体来说，给定一个小批量样本$\mathbf{X}\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$，其批量大小为$n$，输入个数为$d$。假设多层感知机只有一个隐藏层，其中隐藏单元个数为$h$。记隐藏层的输出（也称为隐藏层变量或隐藏变量）为$\mathbf{H}$，有$\mathbf{H}\in {\mathbb{R}}^{n\times h}$。因为隐藏层和输出层均是全连接层，可以设隐藏层的权重参数和偏差参数分别为${\mathbf{W}}_h\in {\mathbb{R}}^{d\times h}$和 ${\mathbf{b}}_h\in {\mathbb{R}}^{1\times h}$，输出层的权重和偏差参数分别为${\mathbf{W}}_o\in {\mathbb{R}}^{h\times q}$和${\mathbf{b}}_o\in {\mathbb{R}}^{1\times q}$。

我们先来看一种含单隐藏层的多层感知机的设计。其输出$\mathbf{O}\in {\mathbb{R}}^{n\times q}$的计算为

$$\begin{array}{rl}\mathbf{H}& =\mathbf{X}{\mathbf{W}}_h+{\mathbf{b}}_h,\\ \mathbf{O}& =\mathbf{H}{\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_o,\end{array}$$

也就是将隐藏层的输出直接作为输出层的输入。如果将以上两个式子联立起来，可以得到

$$\mathbf{O}=(\mathbf{X}{\mathbf{W}}_h+{\mathbf{b}}_h){\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_o=\mathbf{X}{\mathbf{W}}_h{\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_h{\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_o.$$

从联立后的式子可以看出，虽然神经网络引入了隐藏层，却依然等价于一个单层神经网络：其中输出层权重参数为${\mathbf{W}}_h{\mathbf{W}}_o$，偏差参数为${\mathbf{b}}_h{\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_o$。不难发现，即便再添加更多的隐藏层，以上设计依然只能与仅含输出层的单层神经网络等价。

激活函数

上述问题的根源在于全连接层只是对数据做仿射变换（affine transformation），而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换。解决问题的一个方法是引入非线性变换，例如对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换，然后再作为下一个全连接层的输入。这个非线性函数被称为激活函数（activation function）。

下面我们介绍几个常用的激活函数：

ReLU函数

ReLU（rectified linear unit）函数提供了一个很简单的非线性变换。给定元素$x$，该函数定义为

$$\text{ReLU}(x)=\max (x,0).$$

可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。

Sigmoid函数

sigmoid函数可以将元素的值变换到0和1之间：

$$\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+\exp (-x)}.$$
依据链式法则，sigmoid函数的导数

$${\text{sigmoid}}^{\prime }(x)=\text{sigmoid}(x)\left(1-\text{sigmoid}(x)\right).$$

当输入为0时，sigmoid函数的导数达到最大值0.25；当输入越偏离0时，sigmoid函数的导数越接近0

tanh函数

tanh（双曲正切）函数可以将元素的值变换到-1和1之间：

$$\text{tanh}(x)=\frac{1-\exp (-2x)}{1+\exp (-2x)}.$$

当输入接近0时，tanh函数接近线性变换。虽然该函数的形状和sigmoid函数的形状很像，但tanh函数在坐标系的原点上对称。

关于激活函数的选择

ReLu函数是一个通用的激活函数，目前在大多数情况下使用。但是，ReLU函数只能在隐藏层中使用。

用于分类器时，sigmoid函数及其组合通常效果更好。由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。

在神经网络层数较多的时候，最好使用ReLu函数，ReLu函数比较简单计算量少，而sigmoid和tanh函数计算量大很多。

在选择激活函数的时候可以先选用ReLu函数如果效果不理想可以尝试其他激活函数。

多层感知机

多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换。多层感知机的层数和各隐藏层中隐藏单元个数都是超参数。以单隐藏层为例并沿用本节之前定义的符号，多层感知机按以下方式计算输出：

$$\begin{array}{rl}\mathbf{H}& =\varphi (\mathbf{X}{\mathbf{W}}_h+{\mathbf{b}}_h),\\ \mathbf{O}& =\mathbf{H}{\mathbf{W}}_o+{\mathbf{b}}_o,\end{array}$$

其中$\varphi$表示激活函数。