多层感知机理解(多层感知机原理)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一.网络的原理和结构

多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network)，其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构，它是所有其他神经网络结构的基础，

好在我对神经网络的了解是从卷积神经网络开始的，对基本的原理和模型已经有了了解，所以学习起来相对容易，先看多层感知机的模型：

如何设计一个网络，输入代表像素的值，输出0-9之间的一个正确的数字

先把神经元当做数字

每个神经元里面是我们要提取的特征值，即像素的灰度值，0表示纯黑，1 表示纯白

这784个神经元组成了第一层，即神经网络的输入层

网络的最后一层是输出层，输出的是可能的概率，哪个概率最大，就代表识别的结果是哪个数字

网络的中间是隐藏层，包含这一些算法

比如网络的第三层，我们已经提取到局部的特征，只需要考虑将局部特征组合起来有多少 可能组成某一个数字

那再往前推，前面的一层网络就要能提取出更小的局部特征，把他们组合起来

通过权重值w，来提取我们关注的区域的值

这个加权和，再通过激活函数映射到[0,1]的区间

而通过偏置值，控制加权和不过早的激发

将加权和减去一个数，不让不必要的神经元激活，

权重代表我们关注什么样的图案，而偏置值代表加权和有多大激活神经元才有意义

在网络的第二层，每一个神经元都和上一层的784个神经元保持全连接

每个神经元都带一个权重和偏置值

用向量表示

所以，网络中每一个神经元更像一个函数，接收输入，输出0-1的值

进而整个网络也可以看成一个函数，接收输入，输出一个结果

二.网络如何学习

在网络训练的时候，我们需要定义一个代价函数，来告诉网络与正确值的差距

定义正确值1，其他为0，将网络输出的结果与实际结果相减，再将他们差的平方加起来，得到一个损失值

代价函数输出单个数值，来评价整个网络中的权重和偏置值与正确结果的差距

网络需要知道如何调整这些输入参数使输出接近正确的结果

以二维图像为例

随便 选一个输入值，然后考虑向左还是向右

计算斜率，斜率为正，表示函数是上升，那么我们梯度的反方向即向左

斜率为负，表示梯度是下降的，我们继续往右找到最低点

在每一点这样重复的计算斜率，直到找到局部最低点

在三维空间如何计算

同样也是计算梯度，沿梯度的反方向下降一小步

梯度如何计算：

梯度，就是封装了所有偏导的向量

这样我们就有了一个权重向量和一个反向梯度向量

将两个向量的对应的每一项相加，得到新的权重，再更新权重，如此循环

同时，代价值的绝对值表示每个w和B的重要程度

假如有一个函数的在点[1,1]的梯度向量是 [ 3 1 ] \begin{bmatrix} 3\\1\\ \end{bmatrix} [31​]

也可以理解为改变x对函数影响更大

这样来看，网络的代价函数是把权重和偏置作为输入

三.反向传播法

通过代价函数我们得到了误差值

然后需要把所有样本的误差值平均值

我们求出的负梯度，同时反映了代价函数值的重要程度，

比如样本2，网络输出的值与正确的值差距较大，如何增大这个输出呢

如何让这个结果变大

我们知道这个结果是上一层的输出+权重+偏置再通过激活函数得到的

那么有三个方法

*增大上一层的输出

*增加权重

*增加偏置值

如何增加权重

比较亮的神经元，对应的权重对结果影响相对更大，所以增加相对亮的神经元，训练的效率会更高

所以当反向传播的时候，不仅要看高边哪些权重，还要看改变那些权重性价比高

如何改变上一层的输出

和更改权重一样，如果我们需要结果更大的时候，依据权重的大小，对上一层的结果做出呈比例的改变

结果2期待上一层的值如何改变，比如增大

结果3期待上一层的值如何改变，比如减小

…

我们把这些期待全部加起来，作为如何改变上一层的值的指示

如此往复循环，达到训练的效果

这就是反向传播的理念

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