本文主要向大家介绍了机器学习入门之Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

第五讲——Neural Networks 神经网络的表示

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（一）、Cost function

（二）、Backpropagation algorithm

（三）、Backpropagation intuition

（四）、Implementation note: Unrolling parameters

（五）、Gradient checking

（六）、Random initialization

（七）、Putting it together

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（一）、Cost function

如果神经网络的训练样本有m个。每一个包括一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数。Sl表示每层的neuron个数(SL表示输出层神经元个数)。

将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类。

卐二类分类：SL=1, y=0 or 1表示哪一类；

卐K类分类：SL=K, yi = 1表示分到第i类；（K>2）

我们在前几章中已经知道，Logistic hypothesis的Cost Function例如以下定义：

当中。前半部分表示hypothesis与真实值之间的距离。后半部分为对參数进行regularization的bias项，神经网络的cost function同理：

hypothesis与真实值之间的距离为 每一个样本-每一个类输出 的加和，对參数进行regularization的bias项处理全部參数的平方和

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（二）、Backpropagation algorithm

前面我们已经讲了cost function的形式，以下我们须要的就是最小化J(Θ)

想要依据gradient descent的方法进行參数optimization，首先须要得到cost function和一些參数的表示。依据forward propagation,我们首先进行training dataset 在神经网络上的各层输出值：

我们定义神经网络的总误差为：

希望通过调整权重參数W（也就是theta）来最小化E。

因为

所以每一层按例如以下方式进行更新：

依据backpropagation算法进行梯度的计算。这里引入了error变量δ，该残差表明了该节点对终于输出值的残差产生了多少影响。
对于最后一层，我们能够直接算出网络产生的输出与实际值之间的差距，我们将这个差距定义为。对于隐藏单元我们怎样处理呢？我们将通过计算各层节点残差的加权平均值计算hidden
 layer的残差。读者能够自己验证下。事实上就是E对b求导的结果。

在最后一层中。

对于前面的每一层，都有

由此得到第l层第i个节点的残差计算方法：

因为我们的真实目的是计算,且

所以我们能够得到神经网络中权重的update方程：

不断迭代直到落入local optima,就是backpropagation的算法过程。

数值梯度下降会比bp慢，

合理默认：一个隐含层，或者假设有超过一个隐含层，通常每一个隐含层有同样的隐含单元（通常这样效果最好）

训练一个神经网络：
   1、随机初始化权重 （通常非常小接近于0）2、应用前向反馈得到一个相应不论什么x的如果y
   3、计算代价函数 4、应用后向计算偏导

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Example of logistical cost:

以下我们针对logistical cost给出计算的样例：

而对于每一层。其误差能够定义为：

分别代入即得

由此得来\theta_{k}的update方程：

假设将误差对激励函数（activation function）的导数记做δ，则有：

对于前面一层 ,更新同理，，仅仅是上一层\Theta梯度的第一个分量E对a_k求导有所变化，

可是始终是不变的。

下图就是上面推导得出的结果：

由上图我们得到了error变量δ的计算，以下我们来看backpropagation算法的伪代码：

ps：最后一步之所以写+=而非直接赋值是把Δ看做了一个矩阵，每次在对应位置上做改动。

从后向前此计算每层依的δ，用Δ表示全局误差，每一层都相应一个Δ(l)。再引入D作为cost
 function对參数的求导结果。下图左边j是否等于0影响的是是否有最后的bias regularization项。左边是定义，右边可证明（比較繁琐）。

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（三）、Backpropagation intuition
上面讲了backpropagation算法的步骤以及一些公式，在这一小节中我们讲一下最简单的back-propagation模型是如何learning的。

首先依据forward propagation方法从前往后计算z(j),a(j) ;

然后将原cost function 进行简化，去掉下图中后面那项regularization项，

那么对于输入的第i个样本(xi,yi)，有

Cost(i)=y(i)log(hθ(x(i)))+(1- y(i))log(1- hθ(x(i)))

由上文可知，

当中J就是cost。那么将其进行简化，临时不考虑g‘(zk) = ak(1-ak)的部分，就有：

经过求导计算可得，对于上图有

换句话说, 对于每一层来说，δ分量都等于后面一层全部的δ加权和，当中权值就是參数Θ。

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(四)、Implementation note: Unrolling parameters

这一节讲述matlab中怎样实现unrolling parameter。

前几章中已经讲过在matlab中利用梯度下降方法进行更新的根本，两个方程：

function [jVal, gradient] = costFunction(theta)

optTheta = fminunc(@costFunction, initialTheta, options)

与linear regression和logistic regression不同，在神经网络中。參数许多，每一层j有一个參数向量Θj和Derivative向量Dj。那么我们首先将各层向量连起来。组成大vectorΘ和D，传入function，再在计算中进行下图中的reshape。分别取出进行计算。

计算时。方法例如以下：

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（五）、Gradient checking

神经网络中计算起来数字千变万化难以掌握，那我们怎么知道它里头工作的对不正确呢？不怕，我们有法宝，就是gradient checking，通过check梯度推断我们的code有没有问题，ok？怎么做呢，看下边：

对于以下这个【Θ-J(Θ)】图，取Θ点左右各一点（Θ+ε），（Θ-ε），则有点Θ的导数（梯度）近似等于(J（Θ+ε）-J（Θ-ε）)/(2ε)。

对于每一个參数的求导公式例如以下图所看到的：

因为在back-propagation算法中我们一直能得到J(Θ)的导数D（derivative）。那么就能够将这个近似值与D进行比較。假设这两个结果相近就说明code正确，否则错误，例如以下图所看到的：

Summary: 有下面几点须要注意

-在back propagation中计算出J(θ)对θ的导数D，并组成vector（Dvec）

-用numerical gradient check方法计算大概的梯度gradApprox=(J（Θ+ε）-J（Θ-ε）)/(2ε)

-看是否得到同样（or相近）的结果

-（这一点很重要）停止check，仅仅用back propagation 来进行神经网络学习（否则会很慢，相当慢）

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（六）、Random Initialization

对于參数θ的initialization问题。我们之前採用所有赋0的方法。比方：

this means all of your hidden units are computing all of the exact same function of the input. So this is a highly redundant representation. 由于一层内的全部计算都能够归结为1个。而这使得一些interesting的东西被ignore了。

所以我们应该打破这样的symmetry。randomly选取每个parameter，在[-ε,ε]范围内：

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（七）、Putting it together

1. 选择神经网络结构
我们有非常多choices of network :

那么怎么选择呢？

No. of input units: Dimension of features
No. output units: Number of classes
Reasonable default: 1 hidden layer, or if >1 hidden layer, have same no. of hidden units in every layer (usually the more the better)

2. 神经网络的训练

① Randomly initialize weights
② Implement forward propagation to get hθ(x(i)) for anyx(i)
③ Implement code to compute cost function J(θ)
④ Implement backprop to compute partial derivatives

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