用Python 进行深度学习
摘要：深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习！
人脑模拟
深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元，它们之间有数万个连接。很多情况下，深度学习算法和人脑相似，因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元（神经元），这些编译单元（神经元）在独立的情况下都不太智能，但是当他们相互作用时就会变得智能。
我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索，你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。－杰弗里·辛顿
神经元
神经网络的基本构建模块是人工神经元，它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元，拥有加权输入信号并且使用**函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。
inputs 输入 outputs 输出 weights 权值 activation **
人工神经网络的工作原理是什么？
深度学习由人工神经网络构成，该网络模拟了人脑中类似的网络。当数据穿过这个人工网络时，每一层都会处理这个数据的一方面，过滤掉异常值，辨认出熟悉的实体，并产生最终输出。
输入层：该层由神经元组成，这些神经元只接收输入信息并将它传递到其他层。输入层的图层数应等于数据集里的属性或要素的数量。输出层：输出层具有预测性，其主要取决于你所构建的模型类型。隐含层：隐含层处于输入层和输出层之间，以模型类型为基础。隐含层包含大量的神经元。处于隐含层的神经元会先转化输入信息，再将它们传递出去。随着网络受训练，权重得到更新，从而使其更具前瞻性。
神经元的权重
权重是指两个神经元之间的连接的强度或幅度。你如果熟悉线性回归的话，可以将输入的权重类比为我们在回归方程中用的系数。权重通常被初始化为小的随机数值，比如数值0-1。
前馈深度网络
前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。
该网络处理向前处理输入信息，**神经元，最终产生输出值。在此网络中，这称为前向传递。
inputlayer 输入层 hidden layer 输出层 output layer 输出层
**函数
**函数就是求和加权的输入到神经元的输出的映射。之所以称之为**函数或传递函数是因为它控制着**神经元的初始值和输出信号的强度。
用数学表示为：
我们有许多**函数，其中使用最多的是整流线性单元函数、双曲正切函数和solfPlus函数。
**函数的速查表如下：
反向传播
在网络中，我们将预测值与预期输出值相比较，并使用函数计算其误差。然后，这个误差会传回这个网络，每次传回一个层，权重也会根绝其导致的误差值进行更新。这个聪明的数学法是反向传播算法。这个步骤会在训练数据的所有样本中反复进行，整个训练数据集的网络更新一轮称为一个时期。一个网络可受训练数十、数百或数千个时期。
prediction error 预测误差
代价函数和梯度下降
代价函数度量了神经网络对给定的训练输入和预期输出“有多好”。该函数可能取决于权重、偏差等属性。
代价函数是单值的，并不是一个向量，因为它从整体上评估神经网络的性能。在运用梯度下降最优算法时，权重在每个时期后都会得到增量式地更新。
兼容代价函数
用数学表述为差值平方和：
target 目标值 output 输出值
权重更新的大小和方向是由在代价梯度的反向上采取步骤计算出的。
其中η 是学习率
其中Δw是包含每个权重系数w的权重更新的向量，其计算方式如下：
target 目标值 output 输出值
图表中会考虑到单系数的代价函数
initial weight 初始权重 gradient 梯度 global cost minimum 代价极小值
在导数达到最小误差值之前，我们会一直计算梯度下降，并且每个步骤都会取决于斜率（梯度）的陡度。
多层感知器（前向传播）
这类网络由多层神经元组成，通常这些神经元以前馈方式（向前传播）相互连接。一层中的每个神经元可以直接连接后续层的神经元。在许多应用中，这些网络的单元会采用S型函数或整流线性单元（整流线性**）函数作为**函数。
现在想想看要找出处理次数这个问题，给定的账户和家庭成员作为输入
要解决这个问题，首先，我们需要先创建一个前向传播神经网络。我们的输入层将是家庭成员和账户的数量，隐含层数为1， 输出层将是处理次数。
将图中输入层到输出层的给定权重作为输入：家庭成员数为2、账户数为3。
现在将通过以下步骤使用前向传播来计算隐含层（i，j）和输出层（k）的值。
步骤：
1， 乘法－添加方法。
2， 点积（输入＊权重）。
3，一次一个数据点的前向传播。
4， 输出是该数据点的预测。
i的值将从相连接的神经元所对应的输入值和权重中计算出来。
i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5
同样地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1
K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9
Python中的多层感知器问题的解决
**函数的使用
为了使神经网络达到其最大预测能力，我们需要在隐含层应用一个**函数，以捕捉非线性。我们通过将值代入方程式的方式来在输入层和输出层应用**函数。
这里我们使用整流线性**（ReLU）:
用Keras开发第一个神经网络
关于Keras：
Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。
使用PIP在设备上安装Keras,并且运行下列指令。
在keras执行深度学习程序的步骤
1，加载数据；
2，创建模型；
3，编译模型；
4，拟合模型；
5，评估模型；
开发Keras模型
全连接层用Dense表示。我们可以指定层中神经元的数量作为第一参数，指定初始化方法为第二参数，即初始化参数，并且用**参数确定**函数。既然模型已经创建，我们就可以编译它。我们在底层库（也称为后端）用高效数字库编译模型，底层库可以用Theano或TensorFlow。目前为止，我们已经完成了创建模型和编译模型，为进行有效计算做好了准备。现在可以在PIMA数据上运行模型了。我们可以在模型上调用拟合函数f（），以在数据上训练或拟合模型。
我们先从KERAS中的程序开始，
神经网络一直训练到150个时期，并返回精确值。
来源：云栖社区
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