神经网络（一）

神经网络

1. 神经网络基础

2. 浅层神经网络分析

3. 卷积神经网络

4. 卷积神经网络MNIST数字图片识别

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1. 神经网络基础

神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。

如：有一杯水，手摸一下，收集温度信息，在神经元中进行传递，心中有一个默认值，看是否温度太高，还是太低。

1. 感知机
   • 最早的基于神经网络的分类问题。
   • 有n个数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出（和线性回归特别像）。有一个阈值，输出超过阈值要干什么，不超过阈值要做什么。
   • 感知机解决的是分类的问题，线性回归解决回归问题。
   • 应用：很容易解决与，或，非问题。
     • x1,x2两个特征值，w1,w2两个权值。
     • 与：所有输入为1，输出为1，否则为0。w1=1,w2=1，阈值为1.5，只有输入（1,1）的输出值为1。
     • 或：只要有一个为1，输出就为1。
     • 异或问题：相同为0，不同为1，使用一个感知机无法很好的划分。（单个感知机解决不了的问题，可以增加感知机）
     • 逻辑回归：sigmoid，激活函数，进行分类。
2. 人工神经网络

   1. 神经网路的发展

      • 定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的计算模型，用于对函数进行估计或近似。
      • 种类：
        • 基础神经网络：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等。
        • 进阶神经网络：玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机，递归神经网络等。
        • 深度神经网络：深度置信网络，卷积神经网络，循环神经网络，LSTM网络等。
      • 杰弗里·埃弗里斯特·辛顿。（英语：Geoffrey Everest Hinton)是一位英国出生的计算机学家和心理学家，以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者。
        • 上个世纪七八十代的时候，神经网路的雏形已经出现了，但是不被大多人所接受，主要由于神经网络的分类过程无法解释，觉得没有用，只有Hinton带着它的团队坚持到了现在。

   2. 神经网络

      • 感知机-->神经元-->多个-->神经网络
      • 特点：
        • 输入向量的维度和输入神经元的个数相同
        • 每个连接都有权值
        • 同一层神经元之间没有连接
        • 由输入层，隐层，输出层组成
        • 第N层和N-1层的所有神经元连接，也叫全连接层。
      • 组成：
        • 结构：神经网络中的变量可以是神经元连接的权重
        • 激活函数：大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。
        • 学习规则：学习规则制定了网络中的权值如何随着时间推进而调整。（反向传播算法）

      神经网络用于多分类问题。某一个样本-->得出属于全部类别的每一个概率。（softmax）.有多少个类别，输出就是多少个值。

      • 神经网络API
        • tf.nn：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。（能体会到一步一步怎么做的。）
        • tf.layers:主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，对tf.nn的进一步封装。
        • tf.contrib:tf.contrib.layers提供能够将计算图中的网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包不稳定以及一些实验代码。

2. 浅层神经网络分析

1. softmax回归

   
   
   softmax.png

神经元的输出值，经过softmax得出每一个分类的概率值。

softmax回归解释

2. 损失计算

算法	策略	优化
线性回归	均方误差	梯度下降
逻辑回归	对数似然损失	梯度下降
神经网络	交叉熵损失	梯度下降，反向传播算法

正向传播：输入经过一层层的计算得出输出
反向传播：从损失计算开始，梯度下降更新权重

• 交叉熵损失：

  
  
  交叉熵.png
  
  
  image.png

  • 一个样本就有一个交叉熵损失，求所有样本的损失，然后求平均损失。

    
    
    image.png
    
    

    如图所示，softmax得出的类别概率为左边的数字，样本的实际类别为右边的数字（使用了one-hot编码），用交叉熵的公式求出损失值，越小说明越准确，若softmax得出的类别概率与实际的一模一样，则交叉熵损失值为0。

3. API介绍
   1. 全连接-从输入直接到输出
      • tf.matmul(a, b, name=None)+bias
        • return:全连接结果，供交叉损失运算
        • 不需要激活函数（因为是最后的输出）
   2. SoftMax计算、交叉熵
      • tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=None,logits=None,name=None)
        • 计算logits和labels之间的交叉熵损失熵
        • labels:标签值（真实值）
        • logits:样本加权之后的值
        • return：返回损失值列表
      • 损失值列表平均值计算
        • tf.reduce_mean(input_tensor)
   3. 损失下降API
      • tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
        • learning_rate:学习率
        • minimize(loss):最小化损失
        • return:梯度下降op