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1、「Python」零起步数学+神经网络入门

摘要：手把手教你用(Python)零起步数学+神经网络入门！

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：

假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。

逐层

我们这里需要牢记整个框架：

1. 将数据输入神经网络

2. 在得出输出之前，数据从一层流向下一层

3. 一旦得到输出，就可以计算出一个标量误差。

4. 最后，可以通过相对于参数本身减去误差的导数来调整给定参数（权重或偏差）。

5. 遍历整个过程。

最重要的一步是第四步。 我们希望能够拥有任意数量的层，以及任何类型的层。 但是如果修改/添加/删除网络中的一个层，网络的输出将会改变，误差也将改变，误差相对于参数的导数也将改变。无论网络架构如何、激活函数如何、损失如何，都必须要能够计算导数。

为了实现这一点，我们必须分别实现每一层。

每个层应该实现什么

我们可能构建的每一层（完全连接，卷积，最大化，丢失等）至少有两个共同点：输入和输出数据。

现在重要的一部分

假设给出一个层相对于其输出（∂E/∂Y）误差的导数，那么它必须能够提供相对于其输入（∂E/∂X）误差的导数。

记住，Eæ˜¯æ ‡é‡ï¼ˆä¸€ä¸ªæ•°å­—ï¼‰ï¼ŒX和Y是矩阵。

我们可以使用链规则轻松计算∂E/∂X的元素：

为什么是∂E/∂X？

对于每一层，我们需要相对于其输入的误差导数，因为它将是相对于前一层输出的误差导数。这非常重要，这是理解反向传播的关键！在这之后，我们将能够立即从头开始编写深度卷积神经网络！

花样图解

基本上，对于前向传播，我们将输入数据提供给第一层，然后每层的输出成为下一层的输入，直到到达网络的末端。

对于反向传播，我们只是简单使用链规则来获得需要的导数。这就是为什么每一层必须提供其输出相对于其输入的导数。

这可能看起来很抽象，但是当我们将其应用于特定类型的层时，它将变得非常清楚。现在是编写第一个python类的好时机。

抽象基类：Layer

所有其它层将继承的抽象类Layer会处理简单属性，这些属性是输入，输出以及前向和反向方法。

from abc import abstractmethod# Base classclass Layer: def __init__(self): self.input = None; self.output = None; self.input_shape = None; self.output_shape = None; # computes the output Y of a layer for a given input X @abstractmethod def forward_propagation(self, input): raise NotImplementedError # computes dE/dX for a given dE/dY (and update parameters if any) @abstractmethod def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): raise NotImplementedError

正如你所看到的，在back_propagation函数中，有一个我没有提到的参数，它是learning_rate。 此参数应该类似于更新策略或者在Keras中调用它的优化器，为了简单起见，我们只是通过学习率并使用梯度下降更新我们的参数。

全连接层

现在先定义并实现第一种类型的网络层：全连接层或FC层。FC层是最基本的网络层，因为每个输入神经元都连接到每个输出神经元。

前向传播

每个输出神经元的值由下式计算：

使用矩阵，可以使用点积来计算每一个输出神经元的值：

当完成前向传播之后，现在开始做反向传播。

反向传播

正如我们所说，假设我们有一个矩阵，其中包含与该层输出相关的误差导数（∂E/∂Y）。 我们需要 ：

1.关于参数的误差导数（∂E/∂W，∂E/∂B）

2.关于输入的误差导数（∂E/∂X）

首先计算∂E/∂W，该矩阵应与W本身的大小相同：对于ixj，其中i是输入神经元的数量，j是输出神经元的数量。每个权重都需要一个梯度：

使用前面提到的链规则，可以写出：

那么：

这就是更新权重的第一个公式！现在开始计算∂E/∂B：

同样，∂E/∂B需要与B本身具有相同的大小，每个偏差一个梯度。 我们可以再次使用链规则：

得出结论：

现在已经得到∂E/∂W和∂E/∂B，我们留下∂E/∂X这是非常重要的，因为它将“作用”为之前层的∂E/∂Y。

再次使用链规则：

最后，我们可以写出整个矩阵：

我们已经得到FC层所需的三个公式！

编码全连接层

现在我们可以用Python编写实现：

from layer import Layerimport numpy as np# inherit from base class Layerclass FCLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons # output_shape = (1,j) j the number of output neurons def __init__(self, input_shape, output_shape): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = output_shape; self.weights = np.random.rand(input_shape[1], output_shape[1]) - 0.5; self.bias = np.random.rand(1, output_shape[1]) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.dot(self.input, self.weights) + self.bias; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): input_error = np.dot(output_error, self.weights.T); dWeights = np.dot(self.input.T, output_error); # dBias = output_error # update parameters self.weights -= learning_rate * dWeights; self.bias -= learning_rate * output_error; return input_error;

激活层

到目前为止所做的计算都完全是线性的。用这种模型学习是没有希望的，需要通过将非线性函数应用于某些层的输出来为模型添加非线性。

现在我们需要为这种新类型的层（激活层）重做整个过程！

不用担心，因为此时没有可学习的参数，过程会快点，只需要计算∂E/∂X。

我们将f和f'分别称为激活函数及其导数。

前向传播

正如将看到的，它非常简单。对于给定的输入X，输出是关于每个X元素的激活函数，这意味着输入和输出具有相同的大小。

反向传播

给出∂E/∂Y，需要计算∂E/∂X

注意，这里我们使用两个矩阵之间的每个元素乘法（而在上面的公式中，它是一个点积）

编码实现激活层

激活层的代码非常简单：

from layer import Layer# inherit from base class Layerclass ActivationLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons def __init__(self, input_shape, activation, activation_prime): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = input_shape; self.activation = activation; self.activation_prime = activation_prime; # returns the activated input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = self.activation(self.input); return self.output; # Returns input_error=dE/dX for a given output_error=dE/dY. # learning_rate is not used because there is no "learnable" parameters. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): return self.activation_prime(self.input) * output_error;

可以在单独的文件中编写一些激活函数以及它们的导数，稍后将使用它们构建ActivationLayer：

import numpy as np# activation function and its derivativedef tanh(x): return np.tanh(x);def tanh_prime(x): return 1-np.tanh(x)**2;

损失函数

到目前为止，对于给定的层，我们假设给出了∂E/∂Y（由下一层给出）。但是最后一层怎么得到∂E/∂Y？我们通过简单地手动给出最后一层的∂E/∂Y，它取决于我们如何定义误差。

网络的误差由自己定义，该误差衡量网络对给定输入数据的好坏程度。有许多方法可以定义误差，其中一种最常见的叫做MSE - Mean Squared Error：

其中y *和y分别表示期望的输出和实际输出。你可以将损失视为最后一层，它将所有输出神经元吸收并将它们压成一个神经元。与其他每一层一样，需要定义∂E/∂Y。除了现在，我们终于得到E！

以下是两个python函数，可以将它们放在一个单独的文件中，将在构建网络时使用。

import numpy as np# loss function and its derivativedef mse(y_true, y_pred): return np.mean(np.power(y_true-y_pred, 2));def mse_prime(y_true, y_pred): return 2*(y_pred-y_true)/y_true.size;

网络类

到现在几乎完成了！我们将构建一个Network类来创建神经网络，非常容易，类似于第一张图片！

我注释了代码的每一部分，如果你掌握了前面的步骤，那么理解它应该不会太复杂。

from layer import Layerclass Network: def __init__(self): self.layers = []; self.loss = None; self.loss_prime = None; # add layer to network def add(self, layer): self.layers.append(layer); # set loss to use def use(self, loss, loss_prime): self.loss = loss; self.loss_prime = loss_prime; # predict output for given input def predict(self, input): # sample dimension first samples = len(input); result = []; # run network over all samples for i in range(samples): # forward propagation output = input[i]; for layer in self.layers: # output of layer l is input of layer l+1 output = layer.forward_propagation(output); result.append(output); return result; # train the network def fit(self, x_train, y_train, epochs, learning_rate): # sample dimension first samples = len(x_train); # training loop for i in range(epochs): err = 0; for j in range(samples): # forward propagation output = x_train[j]; for layer in self.layers: output = layer.forward_propagation(output); # compute loss (for display purpose only) err += self.loss(y_train[j], output); # backward propagation error = self.loss_prime(y_train[j], output); # loop from end of network to beginning for layer in reversed(self.layers): # backpropagate dE error = layer.backward_propagation(error, learning_rate); # calculate average error on all samples err /= samples; print('epoch %d/%d error=%f' % (i+1,epochs,err));

构建一个神经网络

最后！我们可以使用我们的类来创建一个包含任意数量层的神经网络！为了简单起见，我将向你展示如何构建......一个XOR。

from network import Networkfrom fc_layer import FCLayerfrom activation_layer import ActivationLayerfrom losses import *from activations import *import numpy as np# training datax_train = np.array([[[0,0]], [[0,1]], [[1,0]], [[1,1]]]);y_train = np.array([[[0]], [[1]], [[1]], [[0]]]);# networknet = Network();net.add(FCLayer((1,2), (1,3)));net.add(ActivationLayer((1,3), tanh, tanh_prime));net.add(FCLayer((1,3), (1,1)));net.add(ActivationLayer((1,1), tanh, tanh_prime));# trainnet.use(mse, mse_prime);net.fit(x_train, y_train, epochs=1000, learning_rate=0.1);# testout = net.predict(x_train);print(out);

同样，我认为不需要强调很多事情，只需要仔细训练数据，应该能够先获得样本维度。例如，对于xor问题，样式应为（4,1,2）。

结果

$ python xor.py epoch 1/1000 error=0.322980epoch 2/1000 error=0.311174epoch 3/1000 error=0.307195...epoch 998/1000 error=0.000243epoch 999/1000 error=0.000242epoch 1000/1000 error=0.000242[array([[ 0.00077435]]), array([[ 0.97760742]]), array([[ 0.97847793]]), array([[-0.00131305]])]

卷积层

这篇文章开始很长，所以我不会描述实现卷积层的所有步骤。但是，这是我做的一个实现：

from layer import Layerfrom scipy import signalimport numpy as np# inherit from base class Layer# This convolutional layer is always with stride 1class ConvLayer(Layer): # input_shape = (i,j,d) # kernel_shape = (m,n) # layer_depth = output depth def __init__(self, input_shape, kernel_shape, layer_depth): self.input_shape = input_shape; self.input_depth = input_shape[2]; self.kernel_shape = kernel_shape; self.layer_depth = layer_depth; self.output_shape = (input_shape[0]-kernel_shape[0]+1, input_shape[1]-kernel_shape[1]+1, layer_depth); self.weights = np.random.rand(kernel_shape[0], kernel_shape[1], self.input_depth, layer_depth) - 0.5; self.bias = np.random.rand(layer_depth) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.zeros(self.output_shape); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): self.output[:,:,k] += signal.correlate2d(self.input[:,:,d], self.weights[:,:,d,k], 'valid') + self.bias[k]; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): in_error = np.zeros(self.input_shape); dWeights = np.zeros((self.kernel_shape[0], self.kernel_shape[1], self.input_depth, self.layer_depth)); dBias = np.zeros(self.layer_depth); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): in_error[:,:,d] += signal.convolve2d(output_error[:,:,k], self.weights[:,:,d,k], 'full'); dWeights[:,:,d,k] = signal.correlate2d(self.input[:,:,d], output_error[:,:,k], 'valid'); dBias[k] = self.layer_depth * np.sum(output_error[:,:,k]); self.weights -= learning_rate*dWeights; self.bias -= learning_rate*dBias; return in_error;

它背后的数学实际上并不复杂！这是一篇很好的文章，你可以找到∂E/∂W，∂E/∂B和∂E/∂X的解释和计算。

如果你想验证你的理解是否正确，请尝试自己实现一些网络层，如MaxPooling，Flatten或Dropout

GitHub库

你可以在GitHub库中找到用于该文章的完整代码。

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《math-neural-network-from-scratch-in-python》

作者：Omar Aflak 译者：虎说八道，审校：袁虎。

2、管理情绪的经典语句

管理情绪的经典语句

1、一个人如果能够控制自己的激情、烦恼和恐惧，那他就胜过国王。——约翰·米尔顿

2、在成功的路上，最大的敌人其实并不是缺少机会，或是资历浅薄，成功的最大敌人是缺乏对自己情绪的控制。愤怒时，不能制怒，使周围的合作者望而却步，消沉时，放纵自己的萎靡，把许多稍纵即逝的机会白白浪费。

3、能控制好自己情绪的人，比能拿下一座城池的将军更伟大。——拿破仑

4、真正的管理人是去管理人的情绪。——顾修全

5、打败你的不是挫折本身，而是你对挫折所抱持的态度!

6、成功的秘诀就在于懂得怎样控制痛苦与快乐这股力量，而不为这股力量所反制。如果你能做到这点，就能掌握住自己的人生，反之，你的人生就无法掌握。——安东尼·罗宾斯

7、如果敌人让你生气，说明你还没有胜他的把握。

8、也许有些人很可恶，有些人很卑鄙。而当我设身为他想象的时候，我才知道：他比我还可怜。所以请原谅所有你见过的人，好人或者坏人。

9、如果世界上有地狱的话，那就存在人们的心中。——罗。伯顿

10、和最高尚的美德以及最凶恶的狗一样，最大的仇恨也是默不做声的。——里克特

11、愉快的笑声，是精神健康的可靠标志。——契诃夫

12、真正的快乐，是对生活乐观，对工作愉快，对事业兴奋。——爱恩斯坦

13、面对太阳，阴影将落在你的背后。——惠特曼

14、如果能左右自己的思想，就能够控制自己的情感。——W.克莱门特。斯通

15、当我们快乐时，不要在快乐中迷失自己，否则痛苦的箭就会向我们射来;当我们痛苦时，不要在痛苦中迷失自己，否则第二支，第三支痛苦的箭就会接踵而至。

16、有一个可以得到幸福的可靠方法，就是以控制你的思想来得到。幸福并不是依靠外在的情况，而是依靠内在的情况。

17、无论怎样，一切很快都会过去，太多失败，都是因为自以为是。世界无对错，有人说是就一定有人说否，好坏不重要，重要的是拥有心灵的宁静。

18、任何时候，一个人都不应该做自己情绪的奴隶，不应该使一切行动都受制于自己的情绪，而应该反过来控制情绪。无论境况多么糟糕，你应该努力去支配你的环境，把自己从黑暗中拯救出来。——罗伯。怀特

19、世界那么大，你总会遇见一个对的人，让你放下所有愤怒和不安。

20、惟有恰如其分的感情才最容易为人们所接受，所珍惜。——蒙田

21、如果你对周转的任何事物感到不舒服，那是你的感受所造成的，并非事物本身如此。借着感受的调整，可在任何时刻都振奋起来。——奥雷柳斯

管理情绪的经典语句

1、不要轻易说出你的理想，不给别人嘲笑你的机会，多读书多看报少吃零食多睡觉。

2、笑一笑十年少。愁一愁白了头。哭一哭，皮肤雏。叫一叫，精神冒。

3、想要得到别人的尊重，先学会尊重别人。

4、发脾气是本能，控制情绪是本领。

5、每个人都有心情不好的时候。情绪可以控制，但眼泪不会说谎;可以去说服别人，但安慰不了自己。有些话只适合烂在心里，因为别人不懂。有些情只能假装着不想要，因为那是强求。

6、智者以理智控制情绪，不智者以情绪控制理智。

7、不被情绪所控制，保持内心的宁静。

8、控制情绪不是一味压制，而是迅速释放。

9、一个人控制情绪的速度决定成功的速度。

10、世界上最厉害的本领是什么?人的优雅关键在于控制自己的情绪。用嘴伤人是最愚蠢的一种行为。一个能控制住不良情绪的人，比一个能拿下一座城池的人更强大。水深则流缓，语迟则人贵。

11、用嘴伤害人，是最愚蠢的一种行为。

12、个人最大的优点就是对自己情绪的控制。自由散漫惯了，遇到的事情也少，以前没有感觉到过着一点，现在越来越觉得情绪控制的重要性了。遇到问题沟通问题，遇到麻烦解决麻烦，喜欢耍情绪真的是足够幼稚和可笑的行为，下决心改。

13、界如一面镜子：皱眉视之，它也皱眉看你;笑着对它，它也笑着看你。

14、合适的人生位置，既不靠近钱，也不靠近权，而是靠近灵魂；真正的`幸福，既不是富贵，也不是凡事都对，而是问心无愧。

15、怒不过夺，喜不过予。

16、怒中之言，必有泄漏。

17、一个人如果能够控制自己的激情、欲望和恐惧，那他就胜过国王。

18、脾气暴躁的人其实挺容易哄的，反倒是那些看似永远没脾气的人，有机会离开你就会消失得无影无踪。

19、再怎么样的掩饰时间久了都会暴露，真心对待时间久了必能感知，你终会明白，谁是虚情假意，谁是真心爱你，谁会为你不顾一切。你喜欢谁，不喜欢谁，谁喜欢你，谁讨厌你，总有一天都会写在脸上，惟愿彼此喜欢时能保持清醒，不喜欢时能保持尊重。

20、无奈的是，语言这东西，在表达爱意的时候如此无力；在表达伤害的时候，却又如此锋利。

21、最怕，深交后的陌生，认真后的痛苦，信任后的利用，温柔后的冷漠…——若交往，请真诚，若离开，请彻底。若即若离，人品有问题！

22、人跟人之间的感情就像织毛衣，建立的时候一针一线，小心而漫长，拆除的时候只要轻轻一拉，卸载永远比安装快，失去永远比得到快。

23、能控制不良情绪是指喜怒不形于色，内敛狂发，这种人城府都很深，很危险。拿下一座城的人，有勇有谋，将军之才，有实力但缺心眼。

管理情绪的经典语句

1、懂得控制情绪的人，即使遇到困难、处于逆境，也能通过理智的判断和从容的行动，从而力挽狂澜。

2、人在伤心时，都有倾诉的欲望，但如果见人就说，很容易使听者心理压力过大，对你产生怀疑和疏离。

3、没把握的事，谨慎地说。

4、人非圣贤，孰能无过。在他人犯错的时候，自己选择平静地对待，安抚他人害怕的心理。能让对方把前因后果想清楚，减少不必要的损失，并且会保证下次不出问题。

5、控制自己的情绪，是一种本事。

6、没发生的事，不要胡说。

7、总会有些日子里，风有点大，雨有点急，天有点黑，人有点累，而脚下的沙石有点多。或许不知道怎么让自己安然走过这一段路，但我想，只要还想走下去，经历的一切，最终都只不过过眼云烟。

8、控制得了的，叫表情；控制不了的，叫心情。

9、控制好心情，生活才会处处祥和。

10、愿你余生，明朗坦荡从容豁达，有得有失有坚持，能哭能笑能欢颜。

11、好情绪是世界的礼物，而坏情绪，即便是一念之间，也是你要买的单。而高情商的人，懂得控制自己的情绪，从不为自己的坏情绪买单。

12、人生像一只皮箱，需要用的时候提起，不用的时就把它放下，应放下的时候，却不放下，就像拖着沉重的行李，无法自在。

13、若总是经历大喜大悲，占点便宜就高兴，吃点亏就大吵大闹。这样的人眼中没有整个世界，有的只是自己眼皮子底下的那一点利益。

14、人和人之间的交往，有不同的立场，也有不同的思想，两个人之间出现摩擦和碰撞，是一件很正常的事情。

15、人与人之间都需要安全距离，不轻易评论和传播别人的事，会给人交往的安全感。

16、人只要脾气好，凡事就会好。

17、控制住自己的情绪，不说伤害别人的话。就事论事，能有更强的说服力，这也是一个人成熟的标志。

18、给时间一点时间，让过去过去，让开始开始。让你难过的事情，有一天，你一定会笑着说出来。

19、每一个坏情绪，都在保护着你。

20、善于管理情绪的人，有修为，有修养。

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