神经网络：从激活函数到 Softmax 分类器

2023-09-13 19:43:45

在人工智能的浩瀚世界中，神经网络是一颗璀璨的明珠，以其令人难以置信的能力改变了我们与技术互动的方式。从图像识别到自然语言处理，神经网络的应用无处不在。要理解神经网络的强大功能，我们必须深入其核心，了解激活函数、正向传播、反向传播和 Softmax 分类器的基本原理。

激活函数：神经网络的心跳

激活函数是神经网络中至关重要的组件，它为神经元注入活力。它们决定了神经元在接收输入时如何激活并产生输出。常见的激活函数包括 ReLU、Sigmoid 和 Tanh。这些函数通过引入非线性来增加神经网络的复杂性和表示能力。

正向传播：信息的流动

正向传播是神经网络向前推进信息的过程。在这个阶段，输入数据进入网络，通过激活函数传递，并产生输出。每个神经元的输出成为下一个神经层的输入，依此类推，直到达到最终输出层。

反向传播：错误的修正

反向传播是神经网络学习和调整其权重以最小化误差的过程。它从比较预测输出和真实输出之间的误差开始。然后，错误向后传播通过网络，调整每个权重以减少误差。这个迭代过程使神经网络能够根据新数据不断完善其预测。

Softmax 分类器：最后的判断

Softmax 分类器是一种输出层，用于多类分类任务。它将神经网络的输出转换为概率分布，其中每个输出节点表示类别的概率。它通过计算每个类别的指数并将其除以所有类别的指数和来实现这一点。这确保了输出概率总和为 1，并且类别具有最高的概率被预测。

实战：一个动手实验

要真正理解神经网络，没有什么比动手实验更好的了。让我们创建一个使用 Tensorflow 和 Keras 的简单 Softmax 分类器来预测鸢尾花物种：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建模型
model = models.Sequential([
  layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),  # 隐藏层
  layers.Dense(3, activation='softmax')  # 输出层
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(X_test, y_test)