《Python神经网络》3——神经网络矩阵乘法

按照以下图示，最终的神经网络调参，以最简单的3层神经网络为例，公式如下：

        怎么求这个函数的最优解？

如果不试图耍聪明，那么我们可以只是简单地尝试随机组合权重，直到找到好的权重组合。

当陷入一个困难的问题而焦头烂额时，这不算是一个疯狂的想法。这种方法一般称为暴力方法。

暴力方法的不好之处：

假设每个权重在-1和+1之间有1000种可能的值。那么对于3层、每层3个节点的神经网络，可以得到18个权重，因此有18000种可能性需要测试。如果一个相对经典的神经网络，每层有500个节点，那么需要测试5亿种权重的可能性。如果每组组合需要花费1秒钟计算，那么对于一个训练样本，就需要花费16年更新权重！对于1000种训练样本，要花费16000年！       这就是暴力方法不切实际之处。

数学家多年来也未解决这个难题，直到20世纪60年代到70年代，这个难题才有了切实可行的求解办法。

如何解决这样一个明显的难题呢？——我们必须做的第一件事是，拥抱悲观主义。

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