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【資料圖】

本文由gpt4輔助撰寫(xiě)（gptschools.cn）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)元工作原理的計(jì)算模型，用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)。它由一系列相互連接的神經(jīng)元（也稱(chēng)為節(jié)點(diǎn)或單元）組成，這些神經(jīng)元組織成不同的層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和輸出層。每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)其輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的權(quán)重計(jì)算輸出值，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)學(xué)習(xí)和調(diào)整權(quán)重實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，從而在處理復(fù)雜問(wèn)題（如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和游戲策略等）時(shí)具有很高的靈活性。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程通常包括使用大量輸入數(shù)據(jù)和期望輸出，計(jì)算損失函數(shù)（用于衡量網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之間的差距），并使用優(yōu)化算法（如梯度下降法）調(diào)整權(quán)重以最小化損失。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心組成部分，深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個(gè)隱藏層，從而能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜數(shù)學(xué)表示和抽象概念。?下面以一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（用于解決 XOR 問(wèn)題）為例，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)概念。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例中，包含一個(gè)輸入層（2個(gè)節(jié)點(diǎn)），一個(gè)隱藏層（2個(gè)節(jié)點(diǎn)）和一個(gè)輸出層（1個(gè)節(jié)點(diǎn)）。輸入輸出層之間以及隱藏層與輸出層之間的所有節(jié)點(diǎn)均相互連接。激活函數(shù)為 Sigmoid 函數(shù)。上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的python實(shí)現(xiàn)如下：

import numpy as np# Sigmoid 激活函數(shù)def sigmoid(x):    return 1 / (1 + np.exp(-x))# 使用 sigmoid 導(dǎo)數(shù)進(jìn)行非線性變換以及反向傳播計(jì)算梯度def sigmoid_derivative(x):    return x * (1 - x)def mse_loss(y_true, y_pred):    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))class NeuralNetwork:    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes):        self.input_nodes = input_nodes        self.hidden_nodes = hidden_nodes        self.output_nodes = output_nodes        self.weights_ih = np.random.rand(self.input_nodes, self.hidden_nodes) - 0.5        self.weights_ho = np.random.rand(self.hidden_nodes, self.output_nodes) - 0.5        self.bias_h = np.random.rand(1, self.hidden_nodes) - 0.5        self.bias_o = np.random.rand(1, self.output_nodes) - 0.5    def feedforward(self, input_data):        hidden = sigmoid(np.dot(input_data, self.weights_ih) + self.bias_h)        output = sigmoid(np.dot(hidden, self.weights_ho) + self.bias_o)        return hidden, output    def backward(self, input_data, hidden, output, target_data, learning_rate=0.1):        # 計(jì)算損失函數(shù)的梯度        output_error = target_data - output        output_delta = output_error * sigmoid_derivative(output)        hidden_error = np.dot(output_delta, self.weights_ho.T)        hidden_delta = hidden_error * sigmoid_derivative(hidden)        self.weights_ho += learning_rate * np.dot(hidden.T, output_delta)        self.weights_ih += learning_rate * np.dot(input_data.T, hidden_delta)        self.bias_o += learning_rate * np.sum(output_delta, axis=0)        self.bias_h += learning_rate * np.sum(hidden_delta, axis=0)    # 根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)，訓(xùn)練多輪，更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，最終得到正確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)    def train(self, input_data, target_data, epochs, learning_rate=0.5):        for _ in range(epochs):            hidden, output = self.feedforward(input_data)            self.backward(input_data, hidden, output, target_data, learning_rate)if __name__ == "__main__":    # 示例    X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])    Y = np.array([[0], [1], [1], [0]])    nn = NeuralNetwork(input_nodes=2, hidden_nodes=2, output_nodes=1)    print("Before training:")    _, output = nn.feedforward(X)    print(output)    nn.train(X, Y, epochs=2000, learning_rate=0.8)    print("After training:")    _, output = nn.feedforward(X)    print(output)    # 計(jì)算損失    loss = mse_loss(Y, output)    print("Loss:", loss)

首先，創(chuàng)建 XOR 問(wèn)題的輸入和輸出數(shù)據(jù)集，分別存儲(chǔ)在 NumPy 數(shù)組中初始化權(quán)重與偏置然后，根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)，訓(xùn)練2000輪每輪訓(xùn)練都會(huì)通過(guò)反向傳播更新各層的權(quán)重和偏置，最終得到正確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)上述簡(jiǎn)單示例中，涉及到如下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念：前向傳播：利用若干個(gè)權(quán)重系數(shù)矩陣W,偏倚向量b來(lái)和輸入值向量x進(jìn)行一系列線性運(yùn)算和激活運(yùn)算，從輸入層開(kāi)始，一層層的向后計(jì)算，一直到運(yùn)算到輸出層，得到輸出結(jié)果為值激活函數(shù):（Activation Function）是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的非線性函數(shù)，用于將神經(jīng)元的累積輸入值轉(zhuǎn)換為輸出值。激活函數(shù)的主要目的是引入非線性特性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)并表示復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。如果沒(méi)有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將僅僅是一個(gè)線性回歸模型，無(wú)法處理復(fù)雜的問(wèn)題。反向傳播：核心思想是通過(guò)優(yōu)化權(quán)重與偏置，從而逐漸減小預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)值之間的差距，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。反向傳播過(guò)程開(kāi)始于計(jì)算輸出層的誤差，即預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際目標(biāo)之間的差值。然后，這個(gè)誤差將從輸出層向后傳播到隱藏層。為了更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，我們需要計(jì)算損失函數(shù)相對(duì)于每個(gè)權(quán)重的梯度。我們使用鏈?zhǔn)椒▌t（chain rule）將這些梯度分解為前一層的輸出、當(dāng)前層的梯度和后一層的梯度。通過(guò)這種方式，我們可以得到每個(gè)權(quán)重的梯度，并用它們更新權(quán)重以最小化損失。損失函數(shù)：損失函數(shù)值在訓(xùn)練過(guò)程中起到的作用是衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際目標(biāo)值之間的差距。在反向傳播過(guò)程中，我們實(shí)際上是通過(guò)損失函數(shù)的梯度來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而使得損失值最小化。在上面的代碼示例中，我們計(jì)算了輸出層的誤差（output_error），這個(gè)誤差實(shí)際上就是損失函數(shù)的梯度。這里的損失函數(shù)是均方誤差（MSE），計(jì)算梯度的公式為：

output_error = target_data - output

在反向傳播過(guò)程中，我們通過(guò)該梯度來(lái)更新權(quán)重和偏置，以使得損失值最小化。因此，損失值在訓(xùn)練過(guò)程中起到了關(guān)鍵作用。其中，Sigmoid 函數(shù)是一種常用的激活函數(shù)，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)節(jié)點(diǎn)輸出進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。Sigmoid 函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))

其中，x 是輸入值，e 是自然常數(shù)（約等于 2.71828）。Sigmoid 函數(shù)的輸出值范圍在 0 和 1 之間，具有平滑的 S 形曲線。當(dāng)輸入值 x 趨向于正無(wú)窮大時(shí)，函數(shù)值接近 1；當(dāng)輸入值 x 趨向于負(fù)無(wú)窮大時(shí)，函數(shù)值接近 0。因此，Sigmoid 函數(shù)可以將任意實(shí)數(shù)輸入映射到 (0, 1) 區(qū)間內(nèi)，使得網(wǎng)絡(luò)輸出具有更好的解釋性。此外，Sigmoid 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)也可以方便地用其函數(shù)值表示，便于進(jìn)行梯度下降優(yōu)化算法。然而，Sigmoid 函數(shù)也存在一些問(wèn)題，例如梯度消失問(wèn)題。當(dāng)輸入值過(guò)大或過(guò)小時(shí)，Sigmoid 函數(shù)的梯度（導(dǎo)數(shù)）接近于 0，導(dǎo)致權(quán)重更新非常緩慢，從而影響訓(xùn)練速度和效果。因此，在深度學(xué)習(xí)中，有時(shí)會(huì)選擇其他激活函數(shù)，如 ReLU（線性整流單元）等。另外，偏置（bias）的引入是為了增加模型的表達(dá)能力。具體來(lái)說(shuō)，在 Sigmoid 激活函數(shù)中，偏置的作用如下：調(diào)整激活函數(shù)的輸出：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)（如 Sigmoid 函數(shù)）用于對(duì)節(jié)點(diǎn)的線性加權(quán)和進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。偏置相當(dāng)于一個(gè)常數(shù)值，可以使得激活函數(shù)的輸出在整體上向上或向下平移。這樣，激活函數(shù)可以在不同區(qū)域內(nèi)保持對(duì)輸入的敏感性，提高模型的擬合能力。提高模型的靈活性：加入偏置后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的表示。偏置參數(shù)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在沒(méi)有輸入（或輸入為零）時(shí)產(chǎn)生非零輸出。如果沒(méi)有偏置，即使權(quán)重參數(shù)不同，神經(jīng)元在輸入為零時(shí)的輸出也將相同。因此，引入偏置為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了額外的自由度，使其能夠更好地?cái)M合復(fù)雜的數(shù)據(jù)。以 Sigmoid 函數(shù)為例，一個(gè)神經(jīng)元的輸出可以表示為：output = sigmoid(w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn + b)這里，w1、w2、...、wn 是輸入數(shù)據(jù)（x1、x2、...、xn）對(duì)應(yīng)的權(quán)重，b 是偏置。通過(guò)調(diào)整偏置 b 的值，可以使 Sigmoid 函數(shù)的輸出整體上升或下降，從而改變神經(jīng)元的激活閾值。這使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布，提高模型的泛化能力。FAQs梯度與函數(shù)導(dǎo)數(shù)的關(guān)系？梯度與導(dǎo)數(shù)密切相關(guān)，但它們有一些區(qū)別。對(duì)于單變量函數(shù)（即只有一個(gè)自變量的函數(shù)），梯度就是導(dǎo)數(shù)。導(dǎo)數(shù)表示該函數(shù)在某一點(diǎn)處的切線斜率。對(duì)于多變量函數(shù)（即有多個(gè)自變量的函數(shù)），梯度是一個(gè)向量，包含了函數(shù)在某一點(diǎn)處沿著各個(gè)坐標(biāo)軸方向的偏導(dǎo)數(shù)。換句話說(shuō)，梯度是一個(gè)向量，它將多個(gè)偏導(dǎo)數(shù)組合在一起，描述了多變量函數(shù)在各個(gè)方向上的變化情況。梯度的方向是函數(shù)在該點(diǎn)處變化最快的方向，梯度的大小表示函數(shù)在該點(diǎn)處的變化速率。總結(jié)一下：對(duì)于單變量函數(shù)，梯度就是導(dǎo)數(shù)。對(duì)于多變量函數(shù)，梯度是一個(gè)包含所有偏導(dǎo)數(shù)的向量。 AI Advisor公眾號(hào):?參考什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)

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