目前機器學習、深度學習在業界使用的越來越廣泛，做為一個有著技術追求的it人，我覺得有必要學習和了解一下這塊的知識，今天就從最簡單的單層神經網絡開始介紹。

在介紹人工神經網絡之前，首先認知下神經元。

神經元

不知道大家還有印象這個圖嗎？這個是出現在我們生物課本中的一幅圖。

一個神經元的組成基本就是上圖這些東西組成。

通常一個神經元具有多個樹突，主要用來接受傳入信息信息，信息通過軸突傳遞進來後經過一系列的計算（細胞核）最終產生一個信號傳遞到軸突，軸突只有一條，軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經元的樹突產生連接，從而傳遞信號。這個連接的位置在生物學上叫做“突觸”。

也就是說一個神經元接入了多個輸入，最終只變成一個輸出，給到了後面的神經元，那麽基於此，我們嘗試去構造一個類似的結構。

結構

神經元的樹突我們類比為多條輸入，而軸突可以類比為最終的輸出。

這裏我們構造一個典型的神經元模型，該模型包含有3個輸入，1個輸出，以及中間的計算功能。

註意在每一個輸入的“連接”上，都有一個對應的“權值”。

說個通俗的例子來理解下權值。比如今天你要決定今是否要去看電影，可能要考慮這3個因素： 1、女朋友有沒有時間，2、有沒有好看的電影，3、今天工作忙不忙； 而這三個因素對於每個人來說權重都是不同的，因為有的人看重工作、有的人看重家人，不同的權重最終的結果也會不一樣。

因此權重的大小是比較關鍵的。而一個神經網絡的訓練算法就是讓權重的值調整到最佳，以便使得整個網絡的預測效果最好。

接下裏，我們用數學的方式來表示一下神經元，我們定義 w為權重，x為輸入

$$ w = \begin{bmatrix} w_{1} \\ ... \\ w_{m} \end{bmatrix} , x = \begin{bmatrix} x_{1} \\ ... \\ x_{m} \end{bmatrix}$$

$$ z = w_{1} * x_{1} + ... + w_{m} * x_{m} $$

z輸入的總和，也就是這兩個矩陣的點乘，也叫內積。這裏補充點數學知識。

?$$ z = w_{1} * x_{1} + ... + w_{m} * x_{m} = \sum\limits_{j=1}^{m} w_{j} * w_{j} = w^{T}*x $$

$$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \end{bmatrix} * \begin{bmatrix} 4 \\ 5 \\ 6 \end{bmatrix} = 1*4 + 2*5 + 3*6 $$

激活函數

當信息到達計算完成之後，這個值不會直接傳遞給下一層，而是需要經過一個激活函數，將激活函數的值傳遞給下一層。

$\phi$(z) = { 1 if z>=θ; -1 otherwise

註意這裏有一個閾值 θ ，閾值的確定也需要在訓練過程中進行完成。

那麽如何進行訓練，這裏的我們需要用到感知器（preceptron）算法，具體過程分為下面這麽幾個步驟：

1、首先將權重向量w進行初始化，可以為0或者是[0,1]之間的隨機數；

2、將訓練樣本輸入感知器（計算內積後輸入激活函數得到最終結果），最後得到分類的結果（結果為1 或 -1）；

3、根據分類的結果再次更新權重向量w；

前面提到激活函數是當z值大於一定的閾值? θ 後，才進行激活或者不激活。因此為了計算方便呢，我們再多加入一組向量，w0 和 x0 ，w 取 -θ ，x0 取 1；將其放到等式左邊，這樣當 z>0 的時候 激活函數輸出 1，而 z<0 激活函數輸出 -1。

$$ z = w_{0} * x_{0} + w_{1} * x_{1} + ... + w_{m} * x_{m} $$

$\phi$(z) = { 1 if z>=0; -1 otherwise

權重更新

好，前面所有的準備都已經完成，接下來我們看下剛才提到的第三步，權重向量的更新，其實也就是神經網絡訓練的過程：

權重的更新每一輪叠代 Wj = Wj+ ? ▽Wj

而 ▽Wj = η * ( y - y‘ ) * Xj

上式中 η 叫做學習率，是[0, 1]之間的一個小數，由我們自己定義；y是真實 的樣本分類，而 y’ 是感知器計算出來的分類。

我們可以簡單推導一下，當 y 和 y‘ 相等，?▽Wj 的值為0，Wj則不會更新。對應的意義就是真實和預測的結果是相同的，因此權重也不需要再更新了。

這裏舉個例子 :

假設初始化 W = [ 0, 0, 0] ， X = [1, 2, 3], 假設定義 η = 0.3，y = 1，y‘ = -1

▽W(1) = 0.3 * (1 - (-1)) * X(1) = 0.3*2*1 = 0.6; W(1) = W(1) + ▽W(1) = 0.6;

▽W(2) = 0.3 * (1 - (-1)) * X(2) = 0.3*2*2 = 1.2; W(1) = W(1) + ▽W(1) = 1.2;

▽W(3) = 0.3 * (1 - (-1)) * X(3) = 0.3*2*3 = 1.8; W(1) = W(1) + ▽W(1) = 1.8;

更新之後的向量 w = [0.6, 1.2, 1.8] 然後接著繼續計算，更新。

閾值更新

前面提到，我們將閾值經過變換後變成了 w0，再每一輪的叠代訓練過程中，w0也需要跟著一起更新。

最初w0 也需要初始化為0，因為x0等於1，因此 ▽W(0) = η * ( y - y‘ ) ；

這裏很多人可能會和我開始有一樣的疑惑，閾值不是提前定義好的嗎？其實不是的，這裏不斷的叠代，其實就是閥值計算的過程，和權重向量一樣，最終都是通過一輪一輪更新計算出來的，由於一開始我們設定的w0 = - θ，所以當最終我們的閥值更新出來後，-w0 就是我們學習出來的閥值。

看到上面的過程是否有些暈，從整體上看，其實就是這樣一個過程：

初始化權重向量和閾值，然後計算預測結果和真實結果是否存在誤差，有誤差就根據結果不斷的更新權重，直到權重計算的結果最終達到最佳，權重的值就是我們學習出的規律。

感知器目前的適用場景為線性可分的場景，就是用一條直線可以分割的二分類問題。

用python實現了上述過程，可以看下：

#-*- coding:utf-8 -*-
# 簡單神經網絡 感知器

import numpy as np

reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

class Perception(object):
    ‘‘‘
    eta: 學習率 η
    time: 訓練次數
    w_: 權重向量
    
    ‘‘‘
    def __init__(self, eta = 0.01, time=10):
        self.eta = eta
        self.time = time
        pass
        
    ‘‘‘
    輸入訓練數據，X為輸入樣本向量，y對應樣本分類
    X:shape[n_samples, n_features]
    X:[[1,2,3], [4,5,6]]
    n_samples : 2
    n_features: 3
    y:[1, -1]
    ‘‘‘
    def fit(self, X, y):
        # 初始化權重向量為0，加一為w0，也就是損失函數的閾值
        self.w_ = np.zero[1 + X.shape[1]]
        self.errors_ = []
        
        for _ in range(self.time):
            errors = 0
            # x:[[1,2,3], [4,5,6]]
            # y:[1, -1]
            # zip(X,y) = [[1,2,3,1], [4,5,6.-1]]
            for xi, target in zip(X, y):
                # update = η * ( y - y‘ )
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                
                # xi 為向量, 這裏每個向量都會乘
                self.w_[1:] += update * xi
                self.w_[0] += update;
                
                errors += int(update != 0.0)
                
        pass
    
    # 損失函數
    def predict(self, X):
        # z = w1*x1+...+wj*xj + w0*1
        z = np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
        # 損失函數
        if z >= 0.0:
            return 1
        else:
            return -1
        

神經網絡入門——神經元算法