bp神经网络代码_精通数据科学笔记 神经网络
本章討論一種全新的建模理念，它不關心模型的假設以及相應的數學推導，也就是說不關心模型的可解釋性，其核心內容是模型實現，雖然到目前為止，人們還無法理解，但在某些特定場景里預測效果卻非常好。我們把這種模型稱為神經網絡，深度學習，人工智能等。
神經元
?
模型的輸入是數據里的自變量
接收輸入變量的是一個線性模型
接下來是一個非線性激活函數
，這是神經元模型的核心，常用的激活函數有很多，如sigmoid,ReLU,tanh,maxout等
模型各部分聯結起來得到輸出
，傳遞給下一個神經元
sigmoid 神經元與二元邏輯回歸
sigmoid 函數作為神經元激活函數的兩個好處：
實用：能將任意實數映射到(0,1)區間
理論：模擬了兩種效應的競爭關系，可近似表達正效應大于負效應的概率
當模型被用于二元分類時，sigmoid神經元模型就是邏輯回歸
softmax 函數與多元邏輯回歸
獨熱編碼：對于k元分類問題，用一個k維行向量來表示它的類別
Softmax 函數：給定輸入數據，輸出這個數據的類別概率
（softmax 函數）
對于k元邏輯回歸，某個數據點的損失可以寫成softmax函數與行向量的乘積形式
其中
是獨熱編碼向量，
，
是Softmax函數
神經網絡
?
神經元按層組織，每一層包含若干神經元，層內神經元相互獨立，但相鄰兩層之間是全連接的
神經網絡不同層按功能分為3類，分別是輸入層，隱藏層，和輸出層。
隱藏層里每一個圓圈包含線性模型和激活函數，統稱神經元
輸入層不對數據做處理
輸出層只包含線性模型，沒有激活函數
代碼實現
借助第三方庫tensorflow實現
?
反向傳播算法(BP)
反向傳播算法是神經網絡的基石，但其本身卻飽受質疑，因為沒有生物學的支持，違背神經網絡的建模理念，BP算法的核心是利用鏈式法則計算多元函數偏導數
計算的起點：
反向傳播：
模型訓練梯度：
BP算法和最大期望EM算法類似，可分為向前計算和向后計算
- 首先隨機生成模型參數
和
- 根據現有的模型參數和訓練數據，計算每個神經元的
和
- 根據隨機梯度下降法更新參數
提高神經網絡的學習效率
改進激活函數
學習效率正比于激活函數的導數
sigmoid函數：非0中心；自變量遠離0時導數接近0
tanh函數：以0為中心但是自變量遠離0時導數接近0
ReLU函數:自變量小于0時，導數恒小于0，自變量大于0時，導數恒大于0
參數初始化：令
，其中m是上一層神經元個數，可以提高學習效率
梯度消失和梯度爆炸是同一個問題的兩個極端，是神經網絡的權重項疊加效應導致。
總結
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