bp神经网络代码_精通数据科学笔记 神经网络
本章讨论一种全新的建模理念，它不关心模型的假设以及相应的数学推导，也就是说不关心模型的可解释性，其核心内容是模型实现，虽然到目前为止，人们还无法理解，但在某些特定场景里预测效果却非常好。我们把这种模型称为神经网络，深度学习，人工智能等。
神经元
模型的输入是数据里的自变量
接收输入变量的是一个线性模型
接下来是一个非线性激活函数
，这是神经元模型的核心，常用的激活函数有很多，如sigmoid,ReLU,tanh,maxout等
模型各部分联结起来得到输出
，传递给下一个神经元
sigmoid 神经元与二元逻辑回归
sigmoid 函数作为神经元激活函数的两个好处：
实用：能将任意实数映射到(0,1)区间
理论：模拟了两种效应的竞争关系，可近似表达正效应大于负效应的概率
当模型被用于二元分类时，sigmoid神经元模型就是逻辑回归
softmax 函数与多元逻辑回归
独热编码：对于k元分类问题，用一个k维行向量来表示它的类别
Softmax 函数：给定输入数据，输出这个数据的类别概率
（softmax 函数）
对于k元逻辑回归，某个数据点的损失可以写成softmax函数与行向量的乘积形式
其中
是独热编码向量，
，
是Softmax函数
神经网络
神经元按层组织，每一层包含若干神经元，层内神经元相互独立，但相邻两层之间是全连接的
神经网络不同层按功能分为3类，分别是输入层，隐藏层，和输出层。
隐藏层里每一个圆圈包含线性模型和激活函数，统称神经元
输入层不对数据做处理
输出层只包含线性模型，没有激活函数
代码实现
借助第三方库tensorflow实现
反向传播算法(BP)
反向传播算法是神经网络的基石，但其本身却饱受质疑，因为没有生物学的支持，违背神经网络的建模理念，BP算法的核心是利用链式法则计算多元函数偏导数
计算的起点：
反向传播：
模型训练梯度：
BP算法和最大期望EM算法类似，可分为向前计算和向后计算
- 首先随机生成模型参数
和
- 根据现有的模型参数和训练数据，计算每个神经元的
和
- 根据随机梯度下降法更新参数
提高神经网络的学习效率
改进激活函数
学习效率正比于激活函数的导数
sigmoid函数：非0中心；自变量远离0时导数接近0
tanh函数：以0为中心但是自变量远离0时导数接近0
ReLU函数:自变量小于0时，导数恒小于0，自变量大于0时，导数恒大于0
参数初始化：令
，其中m是上一层神经元个数，可以提高学习效率
梯度消失和梯度爆炸是同一个问题的两个极端，是神经网络的权重项叠加效应导致。
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