【深度学习1】神经网络NN原理介绍

前言

为什么我们要使用NN？因为任何函数都可以用NN来无限逼近，小到最基础的逻辑函数，可以通过调整权重，用一层NN实现，大到复杂的函数，可以通过多层NN，每层多个cells的深度神经网络来实现

概念介绍

1、常见的**函数

2、最简单的一层NN

3、何谓“训练”NN？如何训练？

3.1 Intuition

1）定义：我们训练/学习的是NN每一层的weights
2）训练方法：Forward pass then backward pass

• 先向前计算出每一层的误差
  
• 再从后向前通过梯度下降更新每一层的weights
  
  3）权重更新原则
  
  上面这个公式我们一般也写作：
  
  Ps. ????是学习率, E(W)是关于权重W的误差函数, s是加权和
  因为：
  • Assume
    
  • Facts
    
  • => Combining the assumption and fact, we can have that
    

4）???? 的计算

• 最后一层L
  
• 非最后一层l
  
  Proof.（注意proof需要用到上面的assumption，g(x)是**函数，是上一层的output）
  

3.2 训练步骤

Step1. 随机初始化化权重w
Step2. 重复下面三个算式直至收敛

    1）Forward pass：计算出每一层的x
    2）Backward pass：计算出每一层的????
    3）更新权重
   
Step3. 得到最后的权重