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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

圖源：zhihu

約翰，不可忽視直覺(jué)。因?yàn)橹庇X(jué)表示處理過(guò)快的數(shù)據(jù)，這讓有意識(shí)的人根本無(wú)法理解。——Sherlock Holmes

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)龐大且復(fù)雜，對(duì)初學(xué)者非常不友好。

所以小芯帶來(lái)了本期文章——致力于為初學(xué)者創(chuàng)建最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

而比起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的復(fù)雜數(shù)學(xué)和算法，通過(guò)創(chuàng)建最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它來(lái)完成一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)，更能讓你對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作有一個(gè)直觀的印象。

下面，我們開(kāi)始吧~

圖源：blog.sina.com.cn

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的想法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是權(quán)重的集合。我們可以在一組輸入和輸出值（目標(biāo)或標(biāo)簽）上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)重與輸入相連并輸出結(jié)果。在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，權(quán)重會(huì)更新，這樣網(wǎng)絡(luò)就能嘗試匹配輸出值與目標(biāo)值。簡(jiǎn)而言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射。現(xiàn)在，讓我們一起來(lái)看看所有這些是什么意思。

最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

以下是只有一個(gè)權(quán)重（w）的最小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入一個(gè)值（x），乘以權(quán)重，結(jié)果就是網(wǎng)絡(luò)的輸出值。

由于這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常小，我們將在一個(gè)非常簡(jiǎn)單的任務(wù)上對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。我們的任務(wù)是向其提供任何數(shù)字，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)更改該數(shù)字的符號(hào)。例如，如果輸入3，則網(wǎng)絡(luò)應(yīng)輸出-3。

利用Keras創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)在，我將在Keras中構(gòu)建并訓(xùn)練最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)。現(xiàn)在不需要深入了解語(yǔ)法，這只是為了有個(gè)直觀印象。

import kerasfrom  keras.layers import Densemodel =  keras.models.Sequential()model.add(Dense(1, input_shape=(1,)))model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

?view rawsmallest_nn.py?hostedwith ? by?GitHub

創(chuàng)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

太棒了！我們創(chuàng)建了只有一個(gè)權(quán)重的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)在，我們來(lái)創(chuàng)建用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)

import numpy as npdata_input  = np.random.normal(size=100000)data_label  =-(data_input)

?view rawsmallest_nn_data.py?hostedwith ? by?GitHub

創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)

我們也創(chuàng)建了訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包含10萬(wàn)個(gè)隨機(jī)數(shù)，標(biāo)簽為該數(shù)字的負(fù)數(shù)。用剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

首先，隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。隨著不斷訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，權(quán)重也會(huì)隨之更新。開(kāi)始訓(xùn)練之前，請(qǐng)先檢查權(quán)重。

訓(xùn)練之前的權(quán)重

現(xiàn)在把數(shù)據(jù)放入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行擬合。擬合只不過(guò)是訓(xùn)練的另一個(gè)名稱。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

我們已經(jīng)訓(xùn)練完了網(wǎng)絡(luò)。正如你在進(jìn)度條中看到的一樣，網(wǎng)絡(luò)是在10萬(wàn)個(gè)樣本上訓(xùn)練的。現(xiàn)在向網(wǎng)絡(luò)輸入一個(gè)值并觀察反應(yīng)。

觀察反應(yīng)

網(wǎng)絡(luò)幾乎完成了任務(wù)。輸出值與輸入數(shù)字非常接近，而且符號(hào)相反。因?yàn)槲覀儗⒃诟嗟臄?shù)據(jù)上訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，所以輸出結(jié)果會(huì)越來(lái)越接近目標(biāo)值。看一下現(xiàn)在的權(quán)值。

訓(xùn)練后的權(quán)重?

當(dāng)我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)，權(quán)重從0.42變?yōu)?1左右。很顯然，一個(gè)數(shù)字只有乘以-1才能改變?cè)摂?shù)字的符號(hào)。

圖源：ofoto.cc

作為一個(gè)函數(shù)逼近器，基本上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)調(diào)整它的權(quán)值來(lái)學(xué)習(xí)任何輸入值和輸出值之間的映射。一旦它學(xué)會(huì)了這種映射，它就可以給任何一個(gè)輸入值生成一個(gè)近似的輸出值。

所以，即使你是初學(xué)者，也不要怕，從創(chuàng)建最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始吧~

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講

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下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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