Deep Learning

Artificial Neuron

人工神经元有：

  • Perceptrons（感知机）
  • Sigmoid

Perceptron

感知机input是多个二进制，output是一个二进制。

graph LR x1((x1))-->B((perceptron)) x2((x2))-->B x3((x3))-->B B-->output((output))

感知机规则

$$
output=
egin{cases}
0& ext{if } sum_{j}w_{j}x_{j}le ext{threshold}
1& ext{if } sum_{j}w_{j}x_{j}gt ext{threshold}
end{cases}
$$

  • x是evidence
  • w是weight权值
  • threshold是阈值

感知机通过赋予不同evidence权值，升高或降低threshold来达到作出决策的目的。

  • 其中，$sum_{j}w_{j}x_{j}$可以用向量点积表示为${w}cdot{x}$
  • threshold从不等式右侧移至左侧，并用bias（偏置）表示，${b}equiv{-threshold}$

更新后的感知机规则：
$$
output=
egin{cases}
0& {w}cdot{x}+ble0
1& {w}cdot{x}+bgt0
end{cases}
$$
bias可以理解为使神经元被激活的容易度的度量。

我们通过设计 Learning Algorithm 去自动地调整 Network of Artificial Neuron 的 Weights 和 Biases。这种调整，可以对外部刺激作出响应。

Sigmoid Neurons

网络通过学习 Weights 和 Biases 以便最终正确地分类。我们希望在网络的 Weights 和 Biases 上作出一些小的改变时，只会引起输出上的小幅变化。只有这样，学习才变得可能。通过不断地修改 Weights 和Biases 来产生越来越好的结果。

如果网络中包含感知机的话，轻微的改变甚至会导致感知机的输出完全翻转，很难实现逐步改变 Weights 和 Biases 来使网络行为更加接近预期。

Sigmoid 神经元在轻微改变 Weights 和 Biases 时只会引起小幅的输出变化。这是由于 Sigmoid 神经元构成的网络能够学习的关键因素。

graph LR x1((x1))-->S((Sigmoid)) x2((x2))-->S x3((x3))-->S S-->O((Output))

输入和输出都是介于0到1之间的浮点数。
$$
sigma(z)=frac{1}{1+e^{-z}}
$$
将 Evidence，Weight，Bias 代入$sigma$，输入是${w}cdot{x}+b$，输出是
$$
sigma({w}cdot{x}+b)=frac{1}{1+exp^{(-{w}cdot{x}-b)}}
$$
sigmoid function

step function

Sigmoid 神经元使用 $sigma$ 函数，如果将 $sigma$ 函数换成 Setp（阶跃） 函数，就变成了感知机。

$sigma$ 函数的平滑属性，让我们在 $ riangle w_{j}$ 和 $ riangle b$ 轻微改变时，神经元的输出也只是轻微地变化 $ riangle output$。

$sigma$ 有时也被称作 Logistic Function，对应的神经元被称为 Logistic Neurons。

Activation Function 主要有：

  • Sigmoid
  • Maxout
  • ReLu

Loss Function 主要有：

  • Mean Squared Error（均方误差）
  • Cross Entropy（交叉熵）

神经网络的结构

神经网络的结构

  • 一个神经元只有一个输出，多个输出箭头仅表示它的输出被用作其它几个神经元的输入。
  • 这个网络有4层，2个隐藏层。
  • Hidden Layers 的第1层通过赋予输入的 evidence 权重，做出了3个非常简单的决策。第2层赋权重给第1层的决策结果，来作出决策。通过这种形式，一个多层网络可以作出更加复杂精细的决策。
  • 出于历史原因，这样的多层网络又叫做 Multilayer Perception（MLP）多层感知机。但是构成网络的并非感知机，而是 Sigmoid 神经元。

对于判断一个手写数字是不是9这个问题，我们使用$64 imes64$的灰度图像。

输入层需要4096个神经元，每个神经元接收标准化的0-1之间的灰度值。

输出层需要一个神经元，用于分类。

Normalization

标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

好处有
  • 提升模型的收敛速度
  • 可能提高模型的精度
方法有

Min-Max Normalization 线性归一化
$$
x'=frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}
$$
Z-Score Standardization
$$
x'=frac{x-mu}{sigma}
$$
非线性归一化
$$
x'=frac{ln(x)}{ln(max(x))}
$$

FeedForward Neural Networks

前馈神经网络，是把上一层的输出，作为下一层的输入。信息总是向前传播，从不反向回馈。

用简单的网络结构去识别手写数字

数据是$28 imes28$的灰度图像

  1. 输入层要784个神经元，接收0-1之间的标准化灰度值。
  2. 输出层要10个神经元，哪个神经元的激活值最高，我们认为数字是哪个。
  3. 隐藏层设置n个神经元，实验不同的n的取值。

神经网络从根本原理上在做什么？

为什么输出层用10个神经元？神经元输出二进制的话，$2^4=16$，用4个神经元就足够了。

隐藏层在做什么？

隐藏层的第1个神经元用于检测图像中是否存在特定模式。如果有，它会对特定模式在图像中对应部分的像素赋予较大的权重，对其它部分赋予较小的权重。

隐藏层的第2个神经元会检测另一种模式。如果有，也会给对应部分的像素较大权重，其它像素较小权重。

输出层在做什么？

输出层有10个神经元，它的第1个神经元通过权衡从隐藏层得到的信息，告诉我们这个数字是不是0。如果输出层的第1个神经元检测到隐藏层的某几个神经元被激活，那么可以推断这个数字是0。

Gradient Descent

Cost Function

代价函数，有的地方也叫

  • Loss Function，损失函数
  • Objective Function，目标函数

我们训练神经网络的目的，是寻找合适的 Weights 和 Biases 来最小化代价函数。

MSE代价函数：
$$
C(w,b)=frac{1}{2n}sum_{x}||y(x)-a||^2
$$

  • y(x)是预期的输出结果
  • a是激活函数的输出结果

梯度下降法

梯度下降法，是一种可以解决最小化问题的技术。

在$v_{1}$方向上移动很小的量$ riangle v_{1}$，在$v_{2}$方向移动很小的量$ riangle v_{2}$，C将会发生如下变化：
$$
riangle C approx frac{partial C}{partial v_{1}} riangle v_{1}+frac{partial C}{partial v_{2}} riangle v_{2}
$$

  • $ riangle C$是C的变化
  • $ riangle v_{1}$是$v_{1}$的变化
  • $ riangle v_{2}$是$v_{2}$的变化

我们用$ riangle v$来描述v的变化
$$
riangle v equiv ( riangle v_{1}, riangle v_{2})^T
$$
用$ abla C$表示梯度向量
$$
abla C=left(frac{partial C}{partial v_{1}},frac{partial C}{partial v_{2}} ight)^T
$$
这样，C发生的变化可以表示为
$$
riangle Capprox abla C cdot riangle v
$$
如果想让C一直降低，$ riangle C$就得是负的。

我们可以这样选取$ riangle v$，以确保$ riangle C$为负数：
$$
riangle v= - eta abla C
$$
$eta$是很小的正数，也就是 Learning Rate。这样，
$$
riangle C approx - eta || abla C ||^2
$$
从而保证$ riangle C le 0$。

如果从为止v移动到v'，变化$ riangle v$为
$$
v ightarrow v' = v - eta abla C
$$
然后反复迭代地更新，C会一直降低到我们想要寻找的全局最小值。

梯度下降法工作原理

梯度下降算法工作的方式是重复计算梯度$ abla C$，然后沿着梯度的反方向运动，即下山坡。

同时，梯度下降法也被视为一种通过在C下降最快的方向上做微小变化，来使得C立即下降的方法。

Stochastic Gradient Descent

Cost Function可以这样写：
$$
C_{x} = frac{||y(x)-a||^2}{2}
$$

$$
C = frac{1}{n} sum_x C_x
$$

  • $C_x$是每个独立训练样本的代价函数
  • C是每个样本代价的平均值

这样，我们要为每个样本x单独计算梯度值$ abla C_x$，然后求和再求平均值
$$
abla C = frac{1}{n} sum_x abla C_x
$$
梯度下降可能会花费大量时间，学习缓慢。

SGD随机梯度下降，每次随机选取少量输入样本来计算$ abla C_x$和$ abla C$，少量样本可以快速得到梯度$ abla C$，加快梯度下降过程，进而加速学习过程。

SGD工作原理

SGD将训练数据随机打散，然后划分为多个大小为m的 mini-batch 。

通过计算随机选取的mini-batch的梯度来估计整体的 Gradient ，更新 Weights 和 Biases 。
$$
w_k ightarrow w_k' = w_k - eta abla C = w_k - frac{eta}{m} sum_x abla C_x
b_l ightarrow b_l' = b_l - eta abla C = b_l - frac{eta}{m} sum_x abla C_x
$$
用这个 mini-batch 更新完 Weights 和 Biases 后，再选取另一个 mini-batch去训练，直到我们用完所有训练数据，就完成了一个 epoch 训练。

Online Learning

也叫 Incremental Learning ，是 mini-batch=1 时的梯度下降极端版本。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/msdynax/p/9147022.html