人工神经网络python代码 python人工神经网络函数

前言

        初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。

一、什么是神经网络

1.单层神经网络

首先以单层神经元为例解释人工神经元是如何工作的

        x1,x2,…, xN：神经元的输入。这些可以从输入层实际观测或者是一个隐藏层的中间值（隐藏层即介于输入与输出之间的所有节点组成的一层。后面讲到多层神经网络是会再跟大家解释的）。

        X0：偏置单元。这是常值添加到激活函数的输入（类似数学里y＝ax+b中使直线不过原点的常数b）。即截距项，通常有＋1值。

        w0,w1,w2,…,wN：对应每个输入的权重。甚至偏置单元也是有权重的。

a:神经元的输出。计算如下：

        式子里的f是已知的激活函数，f使神经网络（单层乃至多层）非常灵活并且具有能估计复杂的非线性关系的能力。在简单情况下可以是一个高斯函数、逻辑函数、双曲线函数或者甚至上是一个线性函数。利用神经网络可让其实现三个基本功能：与、或、非（AND, OR, NOT）。        这里引入一个例子：and功能实现如下

神经元输出：a = f( -1.5 + x1 + x2 )

这样大家就很容易理解其工作原理，其实就是对输入值赋予不同权重，经过激活函数输出的过程。

2.多层神经网络

2.1 网络结构

清楚了单层神经网络，多层神经网络也好理解了，就相当于多个单层的叠加成多层的过程。

神经网络分为三种类型的层：

输入层：神经网络最左边的一层，通过这些神经元输入需要训练观察的样本，即初始输入数据的一层。

隐藏层：介于输入与输出之间的所有节点组成的一层。帮助神经网络学习数据间的复杂关系，即对数据进行处理的层。

输出层：由前两层得到神经网络最后一层，即最后结果输出的一层。

2.2 传递函数/激活函数

        前面每一层输入经过线性变换wx+b后还用到了sigmoid函数，在神经网络的结构中被称为传递函数或者激活函数。除了sigmoid，还有tanh、relu等别的激活函数。激活函数使线性的结果非线性化。

2.3 为什么需要传递函数

        简单理解上，如果不加激活函数，无论多少层隐层，最终的结果还是原始输入的线性变化，这样一层隐层就可以达到结果，就没有多层感知器的意义了。所以每个隐层都会配一个激活函数，提供非线性变化。

二、BP算法

1.BP算法基本思想

        BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation，或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为：在上述的前馈网络中，输入信号经输入层输入，通过隐层计算由输出层输出，输出值与标记值比较，若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，在这个过程中，利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。

2.BP算法的推导

2.1 数学基础理论

        BP算法中核心的数学工具就是微积分的链式求导法则。

2.2推导过程

1. 正向传播求损失，反向传播回传误差
2. 根据误差信号修正每层的权重
3. f是激活函数；f(netj)是隐层的输出； f(netk）是输出层的输出O; d是target

        结合BP网络结构，误差由输出展开至输入的过程如下：

有了误差E，通过求偏导就可以求得最优的权重。（不要忘记学习率）

3. 举例说明

图中元素：

两个输入；

隐层: b1, w1, w2, w3, w4 (都有初始值）

输出层：b2, w5, w6, w7, w8（赋了初始值）

3.1 前向传播

则误差：

3.2 反向传播

参数更新：

求误差对w1的偏导 ：

注意，w1对两个输出的误差都有影响

通过以上过程可以更新所有权重，就可以再次迭代更新了，直到满足条件。

三、python代码实现

        以上述例子，用python可写出如下代码，并附有详解：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
a=np.array([0.05,0.1])           #a1,a2的输入值
weight1=np.array([[0.15,0.25],[0.2,0.3]])   #a1对b1,b2的权重，a2对b1，b2的权重
weight2=np.array([[0.4,0.5],[0.45,0.55]])     #b1对c1,c2的权重，b2对c1，c2的权重
target=np.array([0.01,0.99])
d1=0.35   #输入层的偏置（1）的权重
d2=0.6    #隐藏层的偏置（1）的权重
β=0.5    #学习效率

#一：前向传播

#计算输入层到隐藏层的输入值，得矩阵netb1,netb2
netb=np.dot(a,weight1)+d1

#计算隐藏层的输出值,得到矩阵outb1,outb2
m=[]
for i in range(len(netb)):
    outb=1.0 / (1.0 + math.exp(-netb[i]))
    m.append(outb)
m=np.array(m)

#计算隐藏层到输出层的输入值，得矩阵netc1,netc2
netc=np.dot(m,weight2)+d2

#计算隐藏层的输出值,得到矩阵outc1,outc2
n=[]
for i in range(len(netc)):
    outc=1.0 / (1.0 + math.exp(-netc[i]))
    n.append(outc)
n=np.array(n)

#二：反向传播
count=0 #计数
e=0     #误差  
E=[]    #统计误差
#梯度下降
while True:
  count+=1
  
  #总误差对w1-w4的偏导
  pd1=(-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*weight2[0][0]-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*weight2[0][1])*m[0]*(1-m[0])*a[0]
  pd2=(-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*weight2[0][0]-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*weight2[0][1])*m[0]*(1-m[0])*a[1]
  pd3=(-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*weight2[1][0]-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*weight2[0][1])*m[0]*(1-m[0])*a[0]                          
  pd4=(-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*weight2[1][1]-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*weight2[0][1])*m[0]*(1-m[0])*a[1]
  weight1[0][0]=weight1[0][0]-β*pd1
  weight1[1][0]=weight1[1][0]-β*pd2
  weight1[0][1]=weight1[0][1]-β*pd3
  weight1[1][1]=weight1[1][1]-β*pd4

  #总误差对w5-w8的偏导
  pd5=-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*m[0]
  pd6=-(target[0]-n[0])*n[0]*(1-n[0])*m[1]
  pd7=-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*m[0]
  pd8=-(target[1]-n[1])*n[1]*(1-n[1])*m[1]
  weight2[0][0]=weight2[0][0]-β*pd5
  weight2[1][0]=weight2[1][0]-β*pd6
  weight2[0][1]=weight2[0][1]-β*pd7
  weight2[1][1]=weight2[1][1]-β*pd8
  
  netb=np.dot(a,weight1)+d1
  m=[]
  for i in range(len(netb)):
    outb=1.0 / (1.0 + math.exp(-netb[i]))
    m.append(outb)
  m=np.array(m)
  netc=np.dot(m,weight2)+d2
  n=[]
  for i in range(len(netc)):
    outc=1.0 / (1.0 + math.exp(-netc[i]))
    n.append(outc)
  n=np.array(n)
  
  #计算总误差
  for j in range(len(n)):
    e += (target[j]-n[j])**2/2
  E.append(e)
  #判断
  if e<0.0000001:
    break
  else:
      e=0
print(count)
print(e)
print(n)
plt.plot(range(len(E)),E,label='error')
plt.legend() 
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('error')
plt.show()

四、BP神经网络的优缺点

BP神经网络的优点：

1. 非线性映射能力
2. 泛化能力
3. 容错能力，允许输入样本中带有较大误差甚至个别错误。反应正确规律的知识来自全体样本，个别样本中的误差不能左右对权矩阵的调整

BP神经网络的缺陷：

1. 需要的参数过多，而且参数的选择没有有效的方法。确定一个BP神经网络需要知道：网络的层数、每一层神经元的个数和权值。权值可以通过学习得到，如果，隐层神经元数量太多会引起过学习，如果隐层神经元个数太少会引起欠学习。此外学习率的选择也是需要考虑。目前来说，对于参数的确定缺少一个简单有效的方法，所以导致算法很不稳定；
2. 属于监督学习，对于样本有较大依赖性，网络学习的逼近和推广能力与样本有很大关系，如果样本集合代表性差，样本矛盾多，存在冗余样本，网络就很难达到预期的性能；
3. 由于权值是随机给定的，所以BP神经网络具有不可重现性；