Python数据分析与挖掘实战学习12

一、深度学习

1.BP算法

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是一种使用比较广泛的参数学习算法。

如图所示，它的基本思想是学习过程由信号的正向传播（求损失）与误差的反向传播（误差回传）两个过程组成。

(1)BP算法的一般流程

1)正向传播FP（求损失）

在这个过程中，我们根据输入的样本，给定的初始化权重值W和偏置项的值b，计算最终输出值以及输出值与实际值时间的损失值。如果损失值不在给定范围内则进行反向传播过程；否则停止W，b的更新。

2)反向传播BP（回传误差）

将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

由于BP算法是通过传递误差值δ进行更新求解权重值W和偏置项的值b, 所以BP算法也常常被叫做δ算法。如下图所示，以三层感知器结构为例，说明BP算法的一般计算方法。

(2)BP算法的各层误差计算

各部分输入输出如下图所示，各层误差的计算主要包括三部分。

1)输出层的误差

2)展开至隐层的误差

3)展开至隐层的误差

观察上式，只有上式和输入x有关。E有了，那么就很简单可以看出使用常用的随即梯度下降法(SGD)求解，也就是求解式子中的W和V，使得误差E最小。

2.卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是有着的计算机科学家Yann LeCun，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。架构如下所示：

卷积神经网络架构与常规人工神经网络架构非常相似，特别是在网络的最后一层，即全连接。此外，卷积神经网络能够接受多个特征图作为输入，而不是向量。卷积圣经网络的层级结构主要包括数据输入层、卷积计算层、ReLU激励层、池化层和全连接层。

(1)数据输入层

该层要做的处理主要是对原始数据进行预处理，其中包括：

1)去均值：把输入数据各个纬度都中心化为0，其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上。

2)归一化：幅度归一化到同样的范围，即减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，我们有两个维度的特征A和B，A范围是0到10，而B范围是0到10000，如果直接使用这两个特征是有问题的，好的做法就是归一化，即A合B的数据都变为0到1的范围。

3)PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化。

(2)卷积计算层

这一层就是卷积神经网络最终的一个层次，也是“卷积神经网络”的名字来源。在这个卷积层，有两个关键操作：局部关联，每个神经元看做一个滤波器(filter)；窗口(receptive field)滑动，filter对局部数据计算。

(3)激励层

把卷积层输出结果做非线性映射。

CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified Linear Unit/修正线性单元)，特德特点是收敛快，求梯度简单，但叫脆弱，图像如下所示。

(4)池化层

池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。

1)特征不变性。也就是在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片，这说明这张图像中仍保留着狗最终的特征，我们一看就能判断图像中画的是一只狗，图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。

2)特征降维。一幅图像含有的信息是很大的，特征也很多，但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复，我们可以把这类冗余信息去除，把最重要的特征抽取出来，这也是池化操作的一大作用。

3)在一定程度上防止过拟合，更方便优化。

池化层用的方法有max pooling和average pooling，而实际上用的较多的是max pooling，其方法如下图所示，对于每个2×2的窗口选出最大的数作为输出矩阵的相应元素的值。

(5)全连接层

两层之间所有的神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。也就是跟传统的网络神经元的连接方式是一样的：

(6)卷积神经网络优缺点

1)优点：共享卷积核，对高维数据处理无压力；无需手动选取特征，训练好权重，即得特征分类效果好。

2)缺点：需要调参，需要大样本量，训练最好要GPU；物理含义不明确，即其本身就是一种难以解释的“黑箱模型”。

(7)卷积神经网络常用框架

1)Caffe：源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++、Python和matlab；Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用。

2)Torch：Facebook用的卷积神经网络工具包；通过时域卷积的本地接口，使用非常直观；定义新网络层结构。

3)TensorFlow：Google的深度学习框架；TensorBoard可视化非常方便；数据和模型并行化好，速度快。

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