神经网络，神经网络模型

概述

以监督学习为例，假设我们有训练样本集(x(i),y(i)),那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的的假设模型h_w,b(x),它具有参数W，b，可以以此参数来拟合我们的数据。

为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个神经元的图示：

这个“神经元”是一个以x_1,x₂,x₃及截距+1为输入值的运算单元，其输出为

$\textstyle h_{W,b}(x) = f(W^Tx) = f(\sum_{i=1}^3 W_{i}x_i +b)$

其中函数 $\textstyle f : \Re \mapsto \Re$ 被称为“激活函数”。在本教程中，我们选择sigmoid函数作为激活函数f(.) $f(z) = \frac{1}{1+\exp(-z)}.$

可以看出，这个单一“神经元”的输入——输出映射关系其实就是一个逻辑回归（logistic regression）.

虽然本系列教程采用sigmoid函数，但你也可以选择双曲正切函数（tanh）:

$f(z) = \tanh(z) = \frac{e^z - e^{-z}}{e^z + e^{-z}},$

以下分别是sigmoid及tanh的函数图像

$\textstyle \tanh(z)$ 函数是sigmoid函数的一种变体，它的取值范围为 $\textstyle [-1,1]$ ，而不是sigmoid函数的 $\textstyle [0,1]$ 。

最后要说明的是，有一个等式我们以后会经常用到：如果选择 $\textstyle f(z) = 1/(1+\exp(-z))$ ，也就是sigmoid函数，那么它的导数就是 $\textstyle f'(z) = f(z) (1-f(z))$ （如果选择tanh函数，那它的导数就是 $\textstyle f'(z) = 1- (f(z))^2$ ，你可以根据sigmoid（或tanh）函数的定义自行推导这个等式。

神经网络模型

所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：

我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“ $\textstyle +1$ ”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层（本例中，输出层只有一个节点）。中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。

我们用 $\textstyle {n}_l$ 来表示网络的层数，本例中 $\textstyle n_l=3$ ，我们将第 $\textstyle l$ 层记为 $\textstyle L_l$ ，于是 $\textstyle L_1$ 是输入层，输出层是 $\textstyle L_{n_l}$ 。

本例神经网络有参数 $\textstyle (W,b) = (W^{(1)}, b^{(1)}, W^{(2)}, b^{(2)})$ ，其中 $\textstyle W^{(l)}_{ij}$ （下面的式子中用到）是第 $\textstyle l$ 层第 $\textstyle j$ 单元与第 $\textstyle l+1$ 层第 $\textstyle i$ 单元之间的联接参数（其实就是连接线上的权重，注意标号顺序）， $\textstyle b^{(l)}_i$ 是第 $\textstyle l+1$ 层第 $\textstyle i$ 单元的偏置项。因此在本例中， $\textstyle W^{(1)} \in \Re^{3\times 3}$ ， $\textstyle W^{(2)} \in \Re^{1\times 3}$ 。

注意：没有其他单元连向偏置单元（即偏置单元没有输入），因为它们总是输出+1.同时。同时，我们用 $\textstyle s_l$ 表示第 $\textstyle l$ 层的节点数（偏置单元不计在内）。

我们用 $\textstyle a^{(l)}_i$ 表示第 $\textstyle l$ 层第 $\textstyle i$ 单元的激活值（输出值）。当 $\textstyle l=1$ 时， $\textstyle a^{(1)}_i = x_i$ ，也就是第 $\textstyle i$ 个输入值（输入值的第 $\textstyle i$ 个特征）。对于给定参数集合 $\textstyle W,b$ ，我们的神经网络就可以按照函数 $\textstyle h_{W,b}(x)$ 来计算输出结果。本例神经网络的计算步骤如下：

$\begin{align} a_1^{(2)} &= f(W_{11}^{(1)}x_1 + W_{12}^{(1)} x_2 + W_{13}^{(1)} x_3 + b_1^{(1)}) \\ a_2^{(2)} &= f(W_{21}^{(1)}x_1 + W_{22}^{(1)} x_2 + W_{23}^{(1)} x_3 + b_2^{(1)}) \\ a_3^{(2)} &= f(W_{31}^{(1)}x_1 + W_{32}^{(1)} x_2 + W_{33}^{(1)} x_3 + b_3^{(1)}) \\ h_{W,b}(x) &= a_1^{(3)} = f(W_{11}^{(2)}a_1^{(2)} + W_{12}^{(2)} a_2^{(2)} + W_{13}^{(2)} a_3^{(2)} + b_1^{(2)}) \end{align}$

我们用 $\textstyle z^{(l)}_i$ 表示第 $\textstyle l$ 层第 $\textstyle i$ 单元输入加权和（包括偏置单元），比如， $\textstyle z_i^{(2)} = \sum_{j=1}^n W^{(1)}_{ij} x_j + b^{(1)}_i$ ，则 $\textstyle a^{(l)}_i = f(z^{(l)}_i)$ 。。

这样我们就可以得到一种更简洁的表示法。这里我们将激活函数f(.)扩展为用向量（分量的形式）来表示，即 $\textstyle f([z_1, z_2, z_3]) = [f(z_1), f(z_2), f(z_3)]$ ，那么，上面的等式可以更简洁地表示为：

$\begin{align} z^{(2)} &= W^{(1)} x + b^{(1)} \\ a^{(2)} &= f(z^{(2)}) \\ z^{(3)} &= W^{(2)} a^{(2)} + b^{(2)} \\ h_{W,b}(x) &= a^{(3)} = f(z^{(3)}) \end{align}$

我们将上面的计算步骤叫作前向传播。回想一下，之前我们用 $\textstyle a^{(1)} = x$ 表示输入层的激活值，那么给定第 $\textstyle l$ 层的激活值 $\textstyle a^{(l)}$ 后，第 $\textstyle l+1$ 层的激活值 $\textstyle a^{(l+1)}$ 就可以按照下面步骤计算得到：

$\begin{align} z^{(l+1)} &= W^{(l)} a^{(l)} + b^{(l)} \\ a^{(l+1)} &= f(z^{(l+1)}) \end{align}$

将参数矩阵化，使用矩阵－向量运算方式，我们就可以利用线性代数的优势对神经网络进行快速求解。

目前为止，我们讨论了一种神经网络，我们也可以构建另一种结构的神经网络（这里结构指的是神经元之间的联结模式），也就是包含多个隐藏层的神经网络。最常见的一个例子是 $\textstyle n_l$ 层的神经网络，第 $\textstyle 1$ 层是输入层，第 $\textstyle n_l$ 层是输出层，中间的每个层 $\textstyle l$ 与层 $\textstyle l+1$ 紧密相联。这种模式下，要计算神经网络的输出结果，我们可以按照之前描述的等式，按部就班，进行前向传播，逐一计算第 $\textstyle L_2$ 层的所有激活值，然后是第 $\textstyle L_3$ 层的激活值，以此类推，直到第 $\textstyle L_{n_l}$ 层。这是一个前馈神经网络的例子，因为这种联接图没有闭环或回路。

神经网络也可以有多个输出单元。比如，下面的神经网络有两个隐藏层： $\textstyle L_2$ 及 $\textstyle L_3$ ，输出层 $\textstyle L_4$ 有两个输出单元。

要求解这样的神经网络，需要样本集 $\textstyle (x^{(i)}, y^{(i)})$ ，其中 $\textstyle y^{(i)} \in \Re^2$ 。如果你想预测的输出是多个的，那这种神经网络很适用。（比如，在医疗诊断应用中，患者的体征指标就可以作为向量的输入值，而不同的输出值 $\textstyle y_i$ 可以表示不同的疾病存在与否。）

中英文对照：

neural networks 神经网络

activation function 激活函数

hyperbolic tangent 双曲正切函数

bias units 偏置项

activation 激活值

forward propagation 前向传播

feedforward neural network 前馈神经网络

posted @ 2014-01-13 22:17 Providence 阅读(930) 评论(0) 编辑收藏举报

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