神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和信息處理方式的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其核心思想是通過對(duì)輸入信息進(jìn)行分層處理，逐層提取數(shù)據(jù)特征，進(jìn)而完成分類、回歸等任務(wù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型之一，已經(jīng)在圖像識(shí)別、自然語言處理、時(shí)間序列預(yù)測等多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成功。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每個(gè)層包含若干神經(jīng)元。

• 輸入層
  輸入層負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)，每個(gè)神經(jīng)元代表輸入數(shù)據(jù)的一個(gè)特征。
• 隱藏層
  隱藏層位于輸入層和輸出層之間，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的非線性轉(zhuǎn)換。
  隱藏層的數(shù)量和神經(jīng)元的數(shù)量是網(wǎng)絡(luò)性能的重要參數(shù)。
• 輸出層
  輸出層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層，它將隱藏層的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)換為最終的輸出。
  輸出層的神經(jīng)元數(shù)量取決于具體任務(wù)。對(duì)于分類問題，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常等于類別數(shù)；對(duì)于回歸問題，輸出層通常只有一個(gè)神經(jīng)元。

神經(jīng)元的工作原理

每個(gè)神經(jīng)元接收來自上一層的輸入值，這些輸入值與神經(jīng)元的權(quán)重相乘并累加得到一個(gè)加權(quán)和。然后，這個(gè)加權(quán)和通過一個(gè)非線性激活函數(shù)進(jìn)行處理，得到該神經(jīng)元的輸出。

神經(jīng)元的計(jì)算過程可以用以下公式表示：

其中， 是輸入， 是對(duì)應(yīng)的權(quán)重， 是偏置項(xiàng)， 是加權(quán)和。

加權(quán)和經(jīng)過激活函數(shù)  后，得到神經(jīng)元的輸出：

激活函數(shù)

激活函數(shù)用于引入了非線性，從而讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。

常見的激活函數(shù)包括

• Sigmoid
  輸出范圍為 0 到 1，常用于二分類問題。
• Tanh
  輸出范圍為 ?1 到 1
• ReLU
  輸出為正值時(shí)保持不變，負(fù)值時(shí)輸出為零。
  由于其計(jì)算簡單且效果較好，ReLU 是最常用的激活函數(shù)之一。
• Softmax
  常用于多分類問題，用于計(jì)算每個(gè)類的概率分布。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程可以概括為以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：前向傳播、損失計(jì)算、反向傳播和權(quán)重更新。

通過這些步驟，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并調(diào)整權(quán)重以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

接下來，我們逐步詳細(xì)解釋每一個(gè)過程。

前向傳播

前向傳播是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測過程，即從輸入數(shù)據(jù)開始，一層一層地傳遞計(jì)算，最終得到輸出結(jié)果。

具體步驟

• 輸入層
  將輸入數(shù)據(jù)直接傳遞給第一層的神經(jīng)元，每個(gè)輸入對(duì)應(yīng)一個(gè)神經(jīng)元。
• 隱藏層計(jì)算
  對(duì)于每一層的神經(jīng)元，將上一層輸出的值與當(dāng)前層的權(quán)重 w 和偏置 b 進(jìn)行線性組合，然后應(yīng)用激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。
  數(shù)學(xué)表達(dá)為：其中， 是第 l 層的線性組合結(jié)果， 是第 l 層的權(quán)重矩陣， 是上一層的輸出， 是偏置向量。
  接下來通過激活函數(shù)  進(jìn)行非線性變換
  
  這里  是第 l 層的輸出。
• 輸出層計(jì)算
  當(dāng)傳遞到輸出層時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的最終輸出  會(huì)根據(jù)設(shè)計(jì)的任務(wù)有所不同。

損失函數(shù)

損失函數(shù)用于衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出（預(yù)測值）與實(shí)際目標(biāo)值之間的差異。不同任務(wù)通常使用不同的損失函數(shù)。

• 對(duì)于回歸問題，常用的損失函數(shù)是均方誤差（MSE）其中， 是預(yù)測值， 是真實(shí)值， 是樣本數(shù)。
• 對(duì)于分類問題，常用的損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy Loss）其中， 是真實(shí)標(biāo)簽（0或1）， 是預(yù)測概率。

損失函數(shù)的輸出是一個(gè)標(biāo)量，它代表整個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)集的預(yù)測誤差。

反向傳播

反向傳播用于計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)參數(shù)（權(quán)重和偏置）的梯度。

這個(gè)過程利用了鏈?zhǔn)椒▌t，將誤差從輸出層逐層傳播回去，從而更新每一層的參數(shù)。

反向傳播步驟

1. 輸出層誤差
   首先計(jì)算輸出層的誤差，即損失函數(shù)對(duì)輸出層激活值的偏導(dǎo)數(shù)其中， 表示輸出層的誤差， 是激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。
2. 隱藏層誤差
   對(duì)于隱藏層的神經(jīng)元，誤差由上一層傳播過來，通過鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算。
   對(duì)于第 l 層，誤差為：這里， 是第  層的誤差， 是第  層的權(quán)重轉(zhuǎn)置矩陣， 是激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。
3. 梯度計(jì)算
   反向傳播中，我們計(jì)算每一層的權(quán)重和偏置的梯度

• 權(quán)重梯度
• 偏置梯度

權(quán)重更新

通過反向傳播計(jì)算得到每一層權(quán)重和偏置的梯度后，使用優(yōu)化算法來更新參數(shù)。

其更新公式如下

• 權(quán)重更新
• 偏置更新

其中， 是學(xué)習(xí)率，控制每次更新的步長。

案例分享

下面是一個(gè)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類的示例代碼。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 加載鳶尾花數(shù)據(jù)集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target.reshape(-1, 1)
encoder = OneHotEncoder()
y_onehot = encoder.fit_transform(y).toarray()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_onehot, test_size=0.2, random_state=42)

# 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
model = Sequential([
    Dense(10, input_shape=(4,), activatinotallow='relu'),  # 輸入層，4個(gè)輸入特征，10個(gè)神經(jīng)元
    Dense(10, activatinotallow='relu'),                    # 隱藏層，10個(gè)神經(jīng)元
    Dense(3, activatinotallow='softmax')                   # 輸出層，3個(gè)輸出類別
])


model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓(xùn)練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)
# 評(píng)估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f'Test Loss: {loss:.3f}, Test Accuracy: {accuracy:.3f}')