深度学习4:神经网络的架构和类型

人类是如何学习的？时代在改变，有些观念却是永恒不变的，信息比肉体的存在更长久，虽然信息存储在我们的大脑里，但它却可以代代相传。我们的大脑可以接收五类感知信息（视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉），并由其创造出层层概念，如果我们足够幸运，就能在老师亲自指导下学会一项技能。当我们身处我们某个环境中，我们可以感受到周遭环境，看到眼前的障碍，并试图预测接下来的走向。如果初次的尝试失败了，没有关系，有了试错的过程，我们可以掌握任何技能，但是什么给了大脑这种特殊的能力，使人脑不同于自然界中的其他生命？

所有我们经历或感受到的想法和记忆、自我认知，都产生于大脑，在分子层面，大脑油大约1000亿个神经细胞（也称神经元）组成，每个神经云负责三项工作，第一项工作是从树突上接受一组信号；第二项工作是把这些信号整合在一起，以决定是否需要把信息传递给细胞体中；最后一项工作是如果信号总和超过了一定阈值，就发送动作电位信号，并通过它们的轴突传给下一组神经元。

神经网络支配大脑，给了智能灵感，人脑智能发明了现代语言，航天科技以及变形金刚，它使得人类成为万物之灵，它让我们在地球上生存并繁衍。但由于我们依旧是物种的一员，我们需要面对生存的威胁，迫在眉睫的气候变化带来的威胁、生化武器的可能、小行星的影响，这些重要的问题需要我们的生物神经网络，一代又一代人类去解决。如果可以利用这种生物神经网络创造一种人工的神经网络，并在类似硅这样的非生物基质上运行，一切会如何？

 

可以给机器超过人类的计算能力和数据，并让它用超过人类一千甚至百万倍的速度解决问题。1943年，两位早起的科学家Warren McCulloch和Walter
Pitts发明了第一个神经元计算模型，他们的模型演示了一个神经元，可以接收二进制，将它们求和并且如果求和后超过一定阈值，就输出1；如果没有就输出0。这是一个简单的模型，但是在AI的早期，这可相当了不起，让计算机科学家们讨论其可能性。

几年后，一个叫Frank Rosenblatt的心理学家，对McCulloch-Pitts的模型任然缺少学习机制而感到失望，所以他在前人的想法之上设想了一个神经模型，称之为感知器（Perception），也称作单层前馈神经网络。我们称之为前馈，是因为数据只沿着一个方向前进，感知器引入了输入的权值概念，因此给定一些输入输出的训练集，它可以通过增大或减少每个连续特征数据的权值，并依据每个训练集的输出值来学习一个函数。这些权重值以数学的形式应用于输入，这样在每次迭代之后，输出的预测变得更准确。

为了更好地理解训练过程，接下来我们将使用python来建立一个单层神经网络并且只依赖于Numpy。



 

 

实现定义一个网络模型，网络模型如上图，代码如下图



然后再main函数中初始化网络，并进行训练测试：



测试模型时，输入值矩阵为4*3，输出矩阵为4*1.



参考资料：

网易云课堂，《硅谷大牛带你入门深度学习》第二讲

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附源代码：（编译环境Jupyter Notebook,python3）

# coding: utf-8

# In[16]:

from numpy import exp, array, random, dot
class NeuralNetwork():
def __init__(self):
#Seed the random number generator,so it generates the same numbers
#every time the program runs
random.seed(1)

#we model a single neuron,with 3 input connections and 1 output connection
#we assign random weights to a 3*1 matrix,with values in the range -1 to 1
self.synatic_weights = 2 * random.random((3,1))-1
#the sigmoid function,which describes an s shaped curve
#we pass the weighted sum of the iputs through this function
#to normalise them between 0 and 1
def __sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + exp(-x))
#gradient of the sigmoid curve
def __sigmoid__derivative(self, x):
return x*(1-x)

def train(self, training_set_inputs, training_set_outputs, number_of_training_iterations):
for iteration in range(number_of_training_iterations):
#pass the training set through our neural net
output = self.predict(training_set_inputs)
# calculate the error
error = training_set_outputs.T-output
#mutiply the error by the input ad again by the gradient of the sigmoid curve
delta = error* self.__sigmoid__derivative(output)
adjustment = training_set_inputs.T.dot(delta)
#adjust the weights
self.synatic_weights +=adjustment

def predict(self, inputs):
#pass inputs through neural network(our single neuron)
return self.__sigmoid(dot(inputs, self.synatic_weights))

#mian
if __name__ == '__main__':
#initialise a single neuron neural network
neural_network = NeuralNetwork()

print('Random starting synaptic weights:')
print(neural_network.synatic_weights)

#The training set. We have 4 examples,each consisting of 3 input values and 1 output value.

training_set_inputs = array([[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1],[0,1,1]])
traing_set_outputs = array([[0,1,1,0]])

#train the neural network using a training set.
#Do it 10,000 times and make small adjustments each time
neural_network.train(training_set_inputs, traing_set_outputs, 10000)

print('new synaptic weights after training:')
print(neural_network.synatic_weights)

#Test the neural network
print('predicting')
print(neural_network.predict(array([1,0,0])))

# In[ ]: