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如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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這里的“用Python”指的就是不用那些現(xiàn)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫比如Keras、Tensorflow等,否則連9行都不用了。

如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

本文我會(huì)解釋這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣煉成的,所以你也可以搭建你自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也會(huì)提供一個(gè)加長版、但是也更漂亮的源代碼。

不過首先,什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?人腦總共有超過千億個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞,通過神經(jīng)突觸相互連接。如果一個(gè)神經(jīng)元被足夠強(qiáng)的輸入所激活,那么它也會(huì)激活其他神經(jīng)元,這個(gè)過程就叫“思考”。

我們可以在計(jì)算機(jī)上創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來對這個(gè)過程進(jìn)行建模,且并不需要模擬分子級的生物復(fù)雜性,只要觀其大略即可。為了簡化起見,我們只模擬一個(gè)神經(jīng)元,含有三個(gè)輸入和一個(gè)輸出。

如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

我們將訓(xùn)練這個(gè)神經(jīng)元來解決下面這個(gè)問題,前四個(gè)樣本叫作“訓(xùn)練集”,你能求解出模式嗎??處應(yīng)該是0還是1呢?

如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

或許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了,輸出總是與第一列的輸入相等,所以?應(yīng)該是1

訓(xùn)練過程

問題雖然很簡單,但是如何教會(huì)神經(jīng)元來正確的回答這個(gè)問題呢?我們要給每個(gè)輸入賦予一個(gè)權(quán)重,權(quán)重可能為正也可能為負(fù)。權(quán)重的絕對值,代表了輸入對輸出的決定權(quán)。在開始之前,我們先把權(quán)重設(shè)為隨機(jī)數(shù),再開始訓(xùn)練過程:

  1. 從訓(xùn)練集樣本讀取輸入,根據(jù)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,再代入某個(gè)特殊的方程計(jì)算神經(jīng)元的輸出。

  2. 計(jì)算誤差,也就是神經(jīng)元的實(shí)際輸出和訓(xùn)練樣本的期望輸出之差。

  3. 根據(jù)誤差的方向,微調(diào)權(quán)重。

  4. 重復(fù)10000次。

如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

最終神經(jīng)元的權(quán)重會(huì)達(dá)到訓(xùn)練集的最優(yōu)值。如果我們讓神經(jīng)元去思考一個(gè)新的形勢,遵循相同過程,應(yīng)該會(huì)得到一個(gè)不錯(cuò)的預(yù)測。

計(jì)算神經(jīng)元輸出的方程

你可能會(huì)好奇,計(jì)算神經(jīng)元輸出的人“特殊方程”是什么?首先我們?nèi)∩窠?jīng)元輸入的加權(quán)總和:

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為什么是這個(gè)方程?首先我們希望調(diào)整量與誤差量成正比,然后再乘以輸入(0-1)。如果輸入為0,那么權(quán)重就不會(huì)被調(diào)整。最后乘以Sigmoid曲線的梯度,為便于理解,請考慮:

  1. 我們使用Sigmoid曲線計(jì)算神經(jīng)元輸出。

  2. 如果輸出絕對值很大,這就表示該神經(jīng)元是很確定的(有正反兩種可能)。

  3. Sigmoid曲線在絕對值較大處的梯度較小。

  4. 如果神經(jīng)元確信當(dāng)前權(quán)重值是正確的,那么就不需要太大調(diào)整。乘以Sigmoid曲線的梯度可以實(shí)現(xiàn)。

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實(shí)際上也有其他讓神經(jīng)元學(xué)習(xí)更快的方程,這里主要是取其相對簡單的優(yōu)勢。

構(gòu)建Python代碼

盡管我們不直接用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,但還是要從Python數(shù)學(xué)庫Numpy中導(dǎo)入4種方法:

  • exp: 自然對常數(shù)

  • array: 創(chuàng)建矩陣

  • dot:矩陣乘法

  • random: 隨機(jī)數(shù)

比如我們用array()方法代表訓(xùn)練集:

如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念

.T函數(shù)就是矩陣轉(zhuǎn)置。我想現(xiàn)在可以來看看美化版的源代碼了,最后我還會(huì)提出自己的終極思考。源代碼中已經(jīng)添加了注釋逐行解釋。注意每次迭代我們都一并處理了整個(gè)訓(xùn)練集,以下為完整的Python示例:

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(Kaiser:講的是將代碼寫入本地main.py文件,再在終端中運(yùn)行python main.py,這里只需點(diǎn)擊運(yùn)行即可。)

我們用Python打造了一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

首先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給自己賦予隨機(jī)的權(quán)重值,然后用訓(xùn)練集訓(xùn)練自己,最后去思考新的形勢[1 0 0]并預(yù)測了0.99993704,這與正確答案非常接近。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序無法學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大魅力就在于學(xué)習(xí)能力,可以自主適應(yīng)新形勢,就像人的心智一樣。當(dāng)然,僅僅一個(gè)神經(jīng)元只能完成特別簡單的任務(wù),但如果我們把上百萬個(gè)如此的神經(jīng)元連接起來呢?能否有朝一日制造出具有自我意識(shí)的東西?

關(guān)于如何用Python代碼搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來掌握一些基本概念就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。

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