神经网络入门（详细 ）
Posted -素心向暖
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了神经网络入门（详细 ）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
机器学习流程
机器学习需要人工选取数据，提取数据。
深度学习是机器学习的一部分。
- 数据获取
- 特征工程
数据特征决定了模型的上限
预处理和特征提取是最核心的
算法与参数选择决定了如何逼近这个上限 - 建立模型
- 评估与应用
传统特征提取方法：
为什么需要深度学习
·解决核心是，如何去提取特征
图像分类
计算机视觉面临的挑战
- 照射角度
- 性状改变
- 部分遮蔽
- 背景混入
机器学习常规套路
- 收集数据并给定标签
- 训练一个分类器
- 测试，评估
K近邻
K近邻算法
数据：两类点方块和三角
绿色的点属于方块还是三角呢？
K=3还是K=5？结果一样吗？
K近邻计算流程：
- 就算已知类别数据集中的点与当前点的距离
- 按照距离依次排序
- 选取与当前点距离最小的K个点
- 确定前K个点所在类别的出现概率
- 返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点预测分类
K近邻分析
KNN 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法。
分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。
KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为 n，那么 KNN 的分类时间复杂度为O（n）。
K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素。
距离的选择：
L1 distance：
d
1
(
I
1
,
I
2
)
=
∑
p
∣
I
1
p
−
I
2
p
∣
d_1(I_1,I_2)=\\sum_p \\vert I_1^p - I_2^p \\vert
d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣
为什么K近邻不能用来图像分类？
背景主导是一个最大的问题，我们关注的却是主体（主要成分）
如何才能让机器学习到哪些是重要的成分呢？
神经网络基础
线性函数
从输入 --> 输出的映射
计算方法
什么样的 W 更适合我们的预期目标
损失函数
如何衡量分类的结果呢？
结果的得分值有着明显的差异，我们需要明确的指导模型的当前效果，有多好或是多差！
如果损失函数的值相同，那么意味着两个模型一样吗？
在训练过程中，关注权重参数是否会发生变异，发生过拟合
损失函数 L i = ∑ j ≠ y i m a x ( 0 , s j − s y i + 1 ) L_i=\\sum_j\\ne y_imax(0,s_j-s_y_i+1) Li=∑j=yimax(0,sj−syi+1)
损失函数其实有很多种，我们来实验一个
S j S_j Sj 错误类别， S y i S_y_i Syi 正确类别
Δ \\Delta Δ表示容忍程度
正则化惩罚项
神经网络的缺点就是太强了
λ \\lambda λ越大，抑制效果越强
Softmax分类器
现在我们得到的是一个输入的得分值，但如果给我一个概率值岂不更好！
如何把一个得分值转换成一个概率值呢？
归一化：
P
(
Y
=
k
∣
x
=
x
i
)
=
e
s
k
∑
j
e
s
j
P(Y=k|x=x_i)= e^sk \\over \\sum_je^sj
P(Y=k∣x=xi)=∑jesjesk
\\qquad
where
\\;
s
=
f
(
x
i
;
W
)
s=f(x_i;W)
s=f(xi;W)
计算损失值：
L
i
=
−
l
o
g
P
(
Y
=
y
i
∣
X
=
x
i
)
L_i=-logP(Y=y_i|X=x_i)
Li=−logP(Y=yi∣X=xi)
交叉熵损失函数
通过对数函数求损失
前向传播
反向传播
从后往前，逐层逐步传播
加法门单元：均等分配
MAX门单元：给最大的
乘法门单元：互换的感觉
链式法则
梯度是一步一步传的
·
复杂的例子
整体结构
非线性：激活函数sigmod、max、relu等
基本结构：
f
=
W
2
m
a
x
(
0
,
W
1
x
)
f=W_2max(0,W_1x)
f=W2max(0,W1x)
继续堆叠一层：
f
=
W
3
m
a
x
(
0
,
W
2
m
a
x
(
0
,
W
1
x
)
)
f=W_3max(0,W_2max(0,W_1x))
f=W3max(0,W2max(0,W1x))
神经网络的强大之处在于，用更多的参数来拟合复杂的数据
(参数多到多少呢？百万级别都是小儿科，但是参数越多越好吗?)
神经元个数越多，得到的过拟合成对越大，在计算机上得到的效果可能会越好，运行速度相对会变慢。
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html
正则化的作用
惩罚力度加大，W更加正常，边界更加平滑，防止过拟合
参数个数对结果的影响
激活函数
非常重要的一部分
常用的激活函数（Sigmoid,Relu,Tanh等）
激活函数对比
Sigmod 函数可能会造成梯度消失
现在市面上多采用 Relu 函数及其变式
数据预处理
不同的预处理结果会使得模型的效果发生很大的差异。
参数初始化
参数初始化同样非常重要
通常我们都使用随机策略来进行参数初始化
W
=
0.01
∗
n
p
.
r
a
n
d
o
m
.
r
a
n
d
n
(
D
,
H
)
W = 0.01* np.random.randn(D,H)
W=0.01∗np.random.randn(D,H)
让W值尽可能比较小，平滑
DROP-OUT（传说中的七伤拳）
过拟合是神经网络非常头疼的一个大问题！
在每一轮训练中，随机选择一些神经元杀死。
在训练中，每层每一次随机选择一部分杀死。
线性回归
梯度下降
目标函数： J ( θ 0 , θ 1 ) = 1 2 m ∑ 1 m ( h θ ( x ( i ) − y ( i ) ) ) J(\\theta_0,\\theta_1) = 1 \\over 2m\\sum_1^m(h_\\theta(x^(i)-y^(i))) J(θ0,θ1)=2m1∑1m(hθ(x(i)−y(i)))
寻找山谷的最低点，也就是我们的目标函数终点（什么样的参数能使得目标函数达到极值点）
下山分几步走呢？（更新参数）
（1）：找到当前最合适的方向
（2）：走那么一小步，走快了该“跌倒”了
（3）：按照方向与步伐去更新我们的参数
以上是关于神经网络入门（详细 ）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
自然语言处理入门实战——基于循环神经网络RNNLSTMGRU的文本分类（超级详细，学不会找我！！！）