浅谈Neural Networks

(轴突与另外神经元末梢相连的部分称为突触其功能是将本神经元的输出信号传递给其它神经元)
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神经网络介绍
神经网络原理
感知机
激活函数

Sigmoid 函数
双曲正切函数（tanh）

后序

神经网络介绍

人工神经网络（Artificial Neural Networks）也简称为神经网络（NN）。是模拟人类大脑神经网络的结构和行为。
20 世纪 80 年代以来，人工神经网络（Artificial Neural Network）研究所取得的突破性进展。神经网络辨识是采用神经网络进行逼近或建模，神经网络辨识为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络主要应用领域有：模式识别与图象处理（语音、指纹、故障检测和图象压缩等）、控制与优化、系统辨识、预测与管理（市场预测、风险分析）、通信等。

神经网络原理

经典的神经网络有以下三个层次组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输出层 (output layers)。

每个圆圈就是一个神经元。每层与每层之间是没有连接的，但是层与层之间都有连接。每个连接都是带有权重值的。隐藏层和输出层的神经元由输入的数据计算输出，但输入层神经元只有输入，一般指一个训练数据样本的数据。

神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元，其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后，由轴突输出。神经元的轴突与另外神经元神经末梢相连的部分称为突触。

感知机

感知机是一类人造神经元，模拟这样的大脑神经网络处理数据的过程。

感知机模型如下图：

其中 x1，x2 为输入，b 为偏置，激活函数被称为符号函数（sign function）

感知机是一种基本的分类模型，类似于逻辑回归。不同的是感知机的逻辑函数用的是 sign，而逻辑回归用的是 Sigmoid 函数，感知机也具有连接权重和偏置。

感知机可以用来处理线性可分类问题，线性可不可分简单来说，就是可不可以用一条直线把图上两类点划分开。如第二张图所示，无论怎么画直线都无法将两类点分区开。

对于线性不可分问题一般用多层神经网络,
打开 http://playground.tensorflow.org/。
使用 playground 体会感知机的分类。

激活函数

Sigmoid 函数

sigmoid 函数由于其单增及反函数单增等性，sigmoid 函数常被用做神经网络的激活函数，将变量映射到 0，1 之间。所以主要用来做二分类神经网络。由于其平滑、易于求导的特性，处理特征相差不是很大或者复杂的数据效果比较好。

sigmoid 函数的公式

使用 matplotlib 绘制 Sigmoid 函数

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义sigmoid函数：将变量定位0-1之间def sigmoid(x):return 1.0 / (1+np.exp(-x))# 生成一串数-10 -- 10x = np.arange(-10, 10)# 指定画布大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))# 绘制, 指定绘制颜色, x, y, 参数ax.plot(x, sigmoid(x), 'r')# 显示绘图plt.show()

执行结果如图所示：

双曲正切函数（tanh）

双曲正切函数（tanh） 是双曲正弦函数（sinh）与双曲余弦函数（cosh）的比值，语法格式如下：

双曲正切函数（tanh）与 tf.sigmoid 非常接近，且与后者具有类似的优缺点。
tf.sigmoid 和 tf.tanh 的主要区别在于后者的值域为[-1.0，1.0]。

使用 matplotlib 绘制 tanh 函数

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 准备x坐标, 等间距-10 10 之间100个点x = np.linspace(-10, 10, 100)# y直接调用numpy函数封装好的y = np.tanh(x)# 绘图plt.plot(x, y)# 显示plt.show()

后序

陌生领域，感谢尚学堂的视频带领

初步学习神经网络，还是蛮激动的。
希望以后可以入门机器学习、人工智能等领域

加油!

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