Python AI-神經網路

神經網路

標準NN

(1) 定義：

Fully Connected Neural Networks(NN)
1980年開始流行
輸入層隱藏層輸出層
深度學習就是超過3層以上的隱藏層，每一層需要多少神經元
每個神經元的動作是相同的
多個輸入對應多個權重、一個輸出

(2) 類神經網路圖示
我們可以將類神經網路是由很多神經元所組成，架構上可分為三層，第一層為輸入層(input layer)這一層是用來接收外面的資料，有可能是圖片、聲音、數字等等；第二層為隱藏層(hidden layer)用來訓練資料找到最佳函式表達(最佳解)，此層可以多層的神經元組成；第三層輸出層(output layer) 將最佳解做輸出，此層只會有一個輸出．

神經元如何動作：每個神經元的動作是相同的，例如：H1接收到X1和X2的輸入值，反饋輸出不管輸入有幾條連結H1，他輸出值都會相同．
enter image description here

(3)公式解說
每個輸入的神經元都會有權重值(w1、w2…)，這些權重值用來決定輸入值的比重，如果輸入值會影響輸出比較重，我們可以給他比較重的權重值．

公式1: 在所有輸入x權重的加總+b(調整值)可以得出一個輸出，如果這個輸出無法滿足答案，請看公式2
公式2: 通常輸出加上激活函數是才是最後的輸出答案

enter image description here

(3)激活函數(Active Function)
類神經網路需要激活函數的目的在公式1可以看到乘績之和所得到的結果，只是得到線性關係解．通常問題的本質大多為非線性，利用激活函數將輸出得到一個非線性的表達式，藉此達到問題的近似解．

＊常見的激活函數

Sigmoid :模仿人類的類神經，輸入的刺激很小時，輸出就是0，反之輸出很大時，輸出也不會超過1
ReLU: 當輸入小於0，輸出就是0；輸入大於0，輸出等於輸入

enter image description here
參考：Mr. Opengate## 深度學習：使用激勵函數的目的、如何選擇激勵函數 Deep Learning : the role of the activation function

(4)神經網路訓練
神經網路可以透過訓練資料的方式來找到問題的解，所以我們可以定義一組訓練資料集{(X1,Y1)、(X2,Y2)、(X3,Y3)…}，透過神經網路輸出可以發現有誤差值產生，利用平方的方式來可以獲取準確誤差值（因為用加總有可能會得到0），將誤差值再次輸入調整原函式，希望可以漸漸得到loss function差異越小，表示接近真實的函式表達

Loss Function:用來測量利用神經網路得到的函式與正確的函式差異值，如果loss function越小表示接近正確函式．
enter image description here

(5)神經網路訓練過程
神經網路的公式，會透過資料學習所去調整函式，我們可以知道新的權重Ｗx是由舊的所去取得，

enter image description here
參考：Backpropagation Step by Step
*Ｗ表示更新後的權重
Ｗ表示舊的權重
a 學習速率
error/w斜率

參考

留言

這個網誌中的熱門文章

GSON基礎教學

GSON 前言 JSON是很常見的資料交換格式，在JAVA領域常用處理JSON的函式庫:GSON、FastXML和JSON-B，本章節會以GSON為主，學習目標如下 JSON格式說明 GSON 套件函式 GSON: 物件轉換JSON字串 GSON: JSON字串轉換物件 JSON 格式說明 JSON全名為JavaScript Object Notation，它是一種輕量級的資料交換格式，會大為流行的理由，主要是他比傳統用xml更輕巧且容易處理， JSON表達方式物件會用大括弧{}，陣列則是用中括號[]。用JSON字串來表達Employee的物件內容，由JSON字串可以知道物件name、age、sex和salary屬性。 JSON表示員工資料方式: {“name”:”Jack Bryant”, “age”:18, “sex”:”M”,”salary”:3500.00} JSON陣列表示方式: 跟我們使用JAVA的陣列方式類似，內容值可以是數字’、文字、布林、陣列、物件、null等等。範例: 字串: [“紅”、”橙”、”黃”、”綠”、”青”、”藍”、”紫”} 布林: [true, true, false, false, true, true] GSON 套件函式 Gson為google所發布的函式庫，主要將物件與json字串之間的轉換時方便使用。當我們將JAVA物件轉換成JSON字串稱為序列化，JSON字串轉換至JAVA物件稱為反序列化。 GSON: 物件轉換JSON字串有了JSON基本概念後，我們進入本章重點，首先我們需要建立員工類別(Employee)，定義如下物件屬性員工類別 Employee name 名字 age 年紀 sex 性別 salary 薪水 /** * name:員工類別 */ public class Employee implements Serializable { //constructor public Employee(String name, double salary){ this.name = name; this.sala...

閱讀完整內容

PHP與Python搭配

今天介紹如何利用php網頁呼叫目錄下的python程式工作或是資料交換，本人整理的方法有兩種使用system()、exec()、shell_exec()呼叫程式 (1) string system ( string return_var ] ) 參考網址官網解釋system()用來執行外部命令，返回為印出的結果，passthru()跟system()類似但是它不會返回結果。範例1. 利用system執行ls指定並顯示在網頁上，無法使用變數保留ls的結果檔案名稱: psystem.php $jsondata= system("ls -al", $result); 結果: (2) exec() : string exec ( string output [, int &$return_var ]] ) 參考網址範例2. 利用exec執行python程式並可以回傳json格式給前端網頁做處理並顯示。我們ptopy.php就是可以看到callpy()為執行py的函式，它執行完pyEx01.py會將結果給$jsondata變數，做後面json解析。檔案名稱: ptopy.php function callpy() { $jsondata= exec("/usr/bin/python pyEx01.py"); return $jsondata ; } $jsondata= callpy(); echo $jsondata ; echo " " ; $obj = json_decode($jsondata) ; echo "name:".$obj-> { 'name'} .',' ; echo "id:".$obj-> { 'id'} ; 檔案名稱: pyEx01.py import sys ...

閱讀完整內容

JavaBean 和POJO

前言今天介紹JavaBean和POJO的不同，這兩個名詞在JAVA文章常常被拿來使用以及討論。在JDK1.1時候釋出才有的一個標準架構，很多時候常常被搞混，所以我們特別開闢一章來加以討論。POJO規範在企業級應用已經廣大的被使用的規範。解釋 POJO : 全名為Plain-old-Java-object，只需要繼承Object就可以，沒有特定規定，只要建立的類別有setter/getter方法都可以稱為POJO JavaBean: JavaBean通常用來封裝多個物件成為單獨物件使用，規範比較嚴格，規則如下規則說明 1 需要實作序列(Serializable/Externalizable) 2 不能有參數的建構子( no-arg constructor) 3 需要有公用setter/getter 4 屬性必須要私人(private) 5 屬於特定POJO規則比較所有的JavaBean都為POJO，但是所有的POJO不一定為JavaBean 都可以當作重複元件都必須序列化特性都為可用性、易用性和持久化使用 - 應用由圖我們可以知道POJO在應用程式中，主要用來存取資料庫資料達到持久化的目的，並提供給商業邏輯流程處理使用。這種POJO的架構提供程式人員開發時的可以很有規則將資料封裝並加以使用。範例1. JavaBean(以員工為實例) JavaBean建立員工物件，可以發現Employee物件建構子沒有任何參數，屬性為私有化並setter/getter的命名方式。 //實作序列化 public class Employee implements java.io.Serializable{ private int id; private String name; //無參數建構子 public Employee(){} //以下實作setter/getter public void setId(int id){this.id=id;} public int getId(){return id;} public void setName(String ...

閱讀完整內容

無聊看看

搜尋此網誌