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三、神经网络
解决问题：上一章能用与或非解决各种函数问题，但是权重是人工设定的，本章开始根据神经网络的实现，利用已有的数据学习合适的权重作为参数来解决上面的问题。
3.1 从感知机到神经网络
3.1.1神经网络例子：
神经网络实际跟感知机一样
3.1.2函数转换：
借鉴：方同学整理的公式图
根据上图的函数转换，我们就能转换为h(x)，这就是激活函数
激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁
3.2激活函数
3.2.1激活函数类型：
激活函数以阈值为界，一旦输入超过阈值，就切换输出。 这样的函数称为“阶跃函数”。
激活函数分为阶跃函数和sigmoid函数，其中阶跃函数就是当输入值超过某一阀值时就换转变输出。
其中exp(−x)表示
的意思，h(x)也常用语分类的损失函数
代码实现：
3.2.3 阶级函数的图形
阶跃函数与图像实现：
sigmoid函数图像：
3.2.2阶跃函数和sigmoid函数对比：
| 阶跃函数 | sigmoid函数 |
|---|---|
| 非平滑的 | 平滑的 |
| 只有2个值（二元值） | 无限个实数值 |
他们两者的相似点在于他们都处在0-1范围之间
神经网络的激活函数必须使用非线性函数。
另外sigmoid是非线性的曲线，不像线性函数（直线）h(x)=cx(c是常数)，因为线性函数在多层感知机中是没有隐藏层的，如
一样是y=ax，无法发挥多层的优势。
3.2.3ReLU函数：
大于0时直接输出x，小于等于0时输出0
函数实现：其中maxinum返回最大值
实现效果如图：
3.3多维数组的运算：
np.ndim(A) 输出A矩阵维数
np.shape 输出形状，既有几个构成。结果是个元组（tuple）。
3.3.1神经网络的内积：
使用np.dot（多维数组的点积），矩阵运算而已
3.4.三层神经网络的实现
符号含义：
原理分析：
1）实现第0层到第一层：
我们知道
所以有第一层的加权：
代码实现：
2）实现下图a1到z1构成激活函数h()的转变（sigmoid函数）：
代码实现：
3）同理第一层到第二层一样，直接重复上面步骤：
代码实现：
4）第2层到第三层（输出层）也跟上面步骤基本一致，但激活函数不同：
5）总体代码实现：
注意：一般地，回归问题可以使用恒等函数，二元分类问题可以使用 sigmoid函数， 多元分类问题可以使用 softmax函数。3.5输出层的设计：
3.5.1三中输出函数类型
1）恒等函数：就是直接原样输出，用在回归问题上
2）sigmoid函数：
，用在二元分类问题上。
3）softmax函数：
，用在多元分类问题上。
其中softmax函数表示在各输出之间都有收到输入信号的影响，如图：
代码实现：
3.5.2softmax函数溢出问题
我们都知道e^x当x很大时会出现爆炸性增长，这会导致溢出，所以我们要改进
3.5.3softmax函数特征：
我们可以看到输出的y都在0-1之间，且它们的和为1，所以我们可以把他转为概率问题，也就是说输出的越大，他的概率越高，从上图可以看出，y[2]最大，所以答案是第2个类别；另外e^x是一个单调递增函数，所以上例中a元素的大小关系和y的大小关系不变，y[2]最大，所以我们在实际上根本不需要softmax函数，直接看a元素就能知道哪个概率最大了（因为softmax需要指数运算，计算量挺大的）。
3.5.4输出层的神经元数量
由上图可以知道，输出神经元数量由类别数量决定，如输出结果为0-9这10个类别，那么神经元输出则为10个。
3.6手写数字识别
接下来，我们将我们的算法用于实际应用中，经典例子手写数字识别
代码注释如下，就不一一描述了。
load_mnist函数以“(训练图像 ,训练标签 )，(测试图像，测试标签 )”的 形式返回读入的MNIST数据。
显示数字
神经网路输出
单处理与批处理
从上面的例子，我们知道输入层有784个神经元（28*28），输出层有10个神经元，假定隐藏层的1-2层有50个和100个神经元，我们有下面代码处理：
1）单处理：
利用上面一有的函数知识，我们现在正式可以判断其训练后的图片和标签之间的精确度啦：
2）批处理：
从上面（上图）的例子，我们知道1个图像输入（1*28*28）和输出（10个类别的概率）之后的矩阵形状
下面我们把以上面的例子一次性打包成100个图像进行计算
批处理的好处：每次我们计算一张时要io一次只拿1个图片，现在我们把一次的io拿100张来计算，因为计算速度比io速度快，所以批处理会在整体计算上变得更快
代码实现：
小结：
与上一章一样，我们不考虑具体权重如何求出，通过每一层的函数进行输出，这样就构成了一个简单的神经网络。
后期会对上面的参数进行讲解