吴恩达机器学习：神经网络和反向传播算法

2023-09-17 14:18:02

导言

人工智能的崛起是当今科技领域最激动人心的进展之一，而神经网络在这一变革中扮演着至关重要的角色。作为一名人工智能初学者，我最近完成了吴恩达教授在 Coursera 上开设的机器学习课程，并对神经网络及其学习过程有了深刻的理解。本文将深入探讨神经网络，重点关注反向传播算法，并通过实际案例展示其应用。

神经网络简介

神经网络是一种受人类大脑启发的计算模型，它可以从数据中学习复杂模式。它由多个相互连接的单元（称为神经元）组成，这些神经元处理信息并传递给其他神经元。通过这种方式，神经网络可以逐步逼近给定数据集的潜在函数。

反向传播算法

反向传播算法是神经网络学习的核心。它是一种通过计算损失函数（衡量网络输出与预期输出之间的差异）的梯度来更新神经元权重的过程。通过最小化损失函数，神经网络可以优化其对数据的拟合度。

反向传播算法步骤：

前向传播： 输入数据通过网络，并产生输出预测。
计算误差： 将输出预测与预期输出进行比较，计算损失函数的值。
反向传播： 从损失函数的梯度开始，使用链式法则反向传播误差，计算每个权重的梯度。
更新权重： 根据梯度和预定义的学习率，更新神经元权重，以减少损失函数。
重复： 重复步骤 1-4，直到达到所需的准确度水平。

Python 实现

为了更好地理解反向传播算法，我们使用 Python 实现了一个简单的三层神经网络。该网络用于识别手写数字，使用 MNIST 数据集进行训练。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 创建神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 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)