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4.3 神经网络法
在梯度下降法中，我们简单讲述了一下神经网络做线性拟合的原理，即：
- 初始化权重值
- 根据权重值放出一个解
- 根据均方差函数求误差
- 误差反向传播给线性计算部分以调整权重值
- 是否满足终止条件？不满足的话跳回2
一个不恰当的比喻就是穿糖葫芦：桌子上放了一溜儿12个红果，给你一个足够长的竹签子，选定一个角度，在不移动红果的前提下，想办法用竹签子穿起最多的红果。
最开始你可能会任意选一个方向，用竹签子比划一下，数数能穿到几个红果，发现是5个；然后调整一下竹签子在桌面上的水平角度，发现能穿到6个......最终你找到了能穿10个红果的的角度。
4.3.1 定义神经网络结构
我们是首次尝试建立神经网络，先用一个最简单的单层单点神经元，如图4-4所示。
图4-4 单层单点神经元
下面，我们用这个最简单的线性回归的例子，来说明神经网络中最重要的反向传播和梯度下降的概念、过程以及代码实现。
输入层
此神经元在输入层只接受一个输入特征，经过参数w,b的计算后，直接输出结果。这样一个简单的“网络”，只能解决简单的一元线性回归问题，而且由于是线性的，我们不需要定义激活函数，这就大大简化了程序，而且便于大家循序渐进地理解各种知识点。
严格来说输入层在神经网络中并不能称为一个层。
权重w/b
因为是一元线性问题，所以w/b都是一个标量。
输出层
输出层1个神经元，线性预测公式是：
\[z_i = x_i \cdot w + b\]
z是模型的预测输出，y是实际的样本标签值，下标 \(i\) 为样本。
损失函数
因为是线性回归问题，所以损失函数使用均方差函数。
\[loss(w,b) = \frac{1}{2} (z_i-y_i)^2\]
4.3.2 反向传播
由于我们使用了和上一节中的梯度下降法同样的数学原理，所以反向传播的算法也是一样的，细节请查看4.2.2。
计算w的梯度
\[
{\partial{loss} \over \partial{w}} = \frac{\partial{loss}}{\partial{z_i}}\frac{\partial{z_i}}{\partial{w}}=(z_i-y_i)x_i
\]
计算b的梯度
\[
\frac{\partial{loss}}{\partial{b}} = \frac{\partial{loss}}{\partial{z_i}}\frac{\partial{z_i}}{\partial{b}}=z_i-y_i
\]
为了简化问题，在本小节中，反向传播使用单样本方式，在下一小节中，我们将介绍多样本方式。
4.3.3 代码实现
其实神经网络法和梯度下降法在本质上是一样的，只不过神经网络法使用一个崭新的编程模型，即以神经元为中心的代码结构设计，这样便于以后的功能扩充。
在Python中可以使用面向对象的技术，通过创建一个类来描述神经网络的属性和行为，下面我们将会创建一个叫做NeuralNet的class，然后通过逐步向此类中添加方法，来实现神经网络的训练和推理过程。
定义类
class NeuralNet(object):
def __init__(self, eta):
self.eta = eta
self.w = 0
self.b = 0NeuralNet类从object类派生，并具有初始化函数，其参数是eta，也就是学习率，需要调用者指定。另外两个成员变量是w和b，初始化为0。
前向计算
def __forward(self, x):
z = x * self.w + self.b
return z这是一个私有方法，所以前面有两个下划线，只在NeuralNet类中被调用，不对外公开。
反向传播
下面的代码是通过梯度下降法中的公式推导而得的，也设计成私有方法：
def __backward(self, x,y,z):
dz = z - y
db = dz
dw = x * dz
return dw, dbdz是中间变量，避免重复计算。dz又可以写成delta_Z，是当前层神经网络的反向误差输入。
梯度更新
def __update(self, dw, db):
self.w = self.w - self.eta * dw
self.b = self.b - self.eta * db每次更新好新的w和b的值以后，直接存储在成员变量中，方便下次迭代时直接使用，不需要在全局范围当作参数内传来传去的。
训练过程
只训练一轮的算法是：
for 循环，直到所有样本数据使用完毕：
- 读取一个样本数据
- 前向计算
- 反向传播
- 更新梯度
def train(self, dataReader):
for i in range(dataReader.num_train):
# get x and y value for one sample
x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i)
# get z from x,y
z = self.__forward(x)
# calculate gradient of w and b
dw, db = self.__backward(x, y, z)
# update w,b
self.__update(dw, db)
# end for推理预测
def inference(self, x):
return self.__forward(x)推理过程，实际上就是一个前向计算过程，我们把它单独拿出来，方便对外接口的设计，所以这个方法被设计成了公开的方法。
主程序
if __name__ == '__main__':
# read data
sdr = SimpleDataReader()
sdr.ReadData()
# create net
eta = 0.1
net = NeuralNet(eta)
net.train(sdr)
# result
print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b))
# predication
result = net.inference(0.346)
print("result=", result)
ShowResult(net, sdr)4.3.4 运行结果可视化
打印输出结果：
w=1.716290,b=3.196841
result= [3.79067723]最终我们得到了W和B的值，对应的直线方程是\(y=1.71629x+3.196841\)。推理预测时，已知有346台服务器，先要除以1000，因为横坐标是以K(千台)服务器为单位的，代入前向计算函数，得到的结果是3.74千瓦。
结果显示函数：
def ShowResult(net, dataReader):
......对于初学神经网络的人来说，可视化的训练过程及结果，可以极大地帮助理解神经网络的原理，Python的Matplotlib库提供了非常丰富的绘图功能。
在上面的函数中，先获得所有样本点数据，把它们绘制出来。然后在[0,1]之间等距设定10个点做为x值，用x值通过网络推理方法net.inference()获得每个点的y值，最后把这些点连起来，就可以画出图4-5中的拟合直线。
图4-5 拟合效果
可以看到红色直线虽然穿过了蓝色点阵，但是好像不是处于正中央的位置，应该再逆时针旋转几度才会达到最佳的位置。我们后面小节中会讲到如何提高训练结果的精度问题。
4.3.5 工作原理
就单纯地看待这个线性回归问题，其原理就是先假设样本点是呈线性分布的，注意这里的线性有可能是高维空间的，而不仅仅是二维平面上的。但是高维空间人类无法想象，所以我们不妨用二维平面上的问题来举例。
在4.2的梯度下降法中，首先假设这个问题是个线性问题，因而有了公式\(z=xw+b\)，用梯度下降的方式求解最佳的\(w、b\)的值。
在本节中，用神经元的编程模型把梯度下降法包装了一下，这样就进入了神经网络的世界，从而可以有成熟的方法论可以解决更复杂的问题，比如多个神经元协同工作、多层神经网络的协同工作等等。
如图4-5所示，样本点摆在那里，位置都是固定的了，神经网络的任务就是找到一根直线（注意我们首先假设这是线性问题），让该直线穿过样本点阵，并且所有样本点到该直线的距离的平方的和最小。
可以想象成每一个样本点都有一根橡皮筋连接到直线上，连接点距离该样本点最近，所有的橡皮筋形成一个合力，不断地调整该直线的位置。该合力具备两种调节方式：
- 如果上方的拉力大一些，直线就会向上平移一些，这相当于调节b值；
- 如果侧方的拉力大一些，直线就会向侧方旋转一些，这相当于调节w值。
直到该直线处于平衡位置时，也就是线性拟合的最佳位置了。
如果样本点不是呈线性分布的，可以用直线拟合吗？
答案是“可以的”，只是最终的效果不太理想，误差可以做到在线性条件下的最小，但是误差值本身还是比较大的。比如一个半圆形的样本点阵，用直线拟合可以达到误差值最小为1.2（不妨假设这个值的单位是厘米），已经尽力了但能力有限。如果用弧线去拟合，可以达到误差值最小为0.3。
所以，当使用线性回归的效果不好时，即判断出一个问题不是线性问题时，我们会用第9章的方法来解决。
代码位置
ch04, Level3
思考和练习
- 请把上述代码中的dw和db也改成私有属性，然后试着运行程序。
原文地址：https://www.cnblogs.com/woodyh5/p/11994587.html