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第156章 查岗（第1页）

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如果说“感知机”是单个的神经元，那么“多层感知机”就是将分散的神经元，连接成了网络。

在输入层和输出层之间，再加入若干层，每层若干个神经元。

然后每一层的每个神经元，与下一层的每个神经元，都通过权重参数建立起连接……

层与层之间，完全连接。

也就是说，第i层的任意一个神经元，一定与第i+1层的任意一个神经元相连。

这就是多层感知机，简称MLP。

但仅仅简单组合在一起，还不算真正的“人工神经网络”，必须对“感知机”的基本结构，做出一定的改进。

首先，必须加入隐藏层，以增强模型的表达能力。

隐藏层可以有多层，层数越多，表达能力越强，但与此同时，也会增加模型的复杂度，导致计算量急遽增长。

其次，输出层的神经元允许拥有多个输出。

这样模型就可以灵活地应用于各种分类回归，以及其他的机器学习领域，比如降维、聚类等。

此外，还要对激活函数做出扩展……

前一篇“感知机”论文中，主要使用的是阶跃函数sign，虽然简单易用，但是处理能力有限。

因此神经网络的激活函数，一般使用其他的非线性函数。

备选的函数有很多：sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数……

江寒逐一进行了分析。

通过使用多种性能各异的激活函数，可以进一步增强神经网络的表达能力。

对于二分类问题，只需要一个输出神经元就够了。

使用sigmoid作为激活函数，来输出一个0到1之间的数值，用来表示结果为1的概率。

对于多类分类问题，一般在输出层中，安排多个神经元，每个分类一个。

然后用softmax函数来预测每个分类的概率……

描述完结构之后，就可以讨论一下“多层感知机”的训练了。

首先是MLP的训练中，经典的前向传播算法。

顾名思义，前向传播就是从输入层开始，逐层计算加权和，直到算出输出值。

每调整一次参数值，就需要重头到尾重新计算一次。

这样运算量是非常大的，如果没有强大的硬件基础，根本无法支撑这种强度的训练。

好在现在已经是2012年，计算机性能已经足够强悍。

前向传播无疑是符合直觉的，缺陷就是运算量很大，训练起来效率比较差。

与“感知机”的训练相比，MLP的训练需要引入损失函数和梯度的概念。

神经网络的训练，本质上是损失函数最小化的过程。

损失函数有许多种选择，经典的方法有均方误差、交叉熵误差等，各有特性和利弊。

整个训练过程是很清晰的。

先随机初始化各层的权重和偏置，再以损失函数为指针，通过数值微分求偏导的办法，来计算各个参数的梯度。

然后沿着梯度方向，以预设的学习率，逐步调整权重和偏置，就能求得最优化的模型……

写完这些就足够了，再多的内容，可以安排在下一篇文章里。

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