我的超級黑科技帝國 第六百三十二章

對于一個給定的感知器來說，它的權(quán)重和閾值也是給定的，代表一種決策策略。因此，我們可以通過調(diào)整權(quán)重和閾值來改變這個策略。

關(guān)于閾值threshold，這里需要指出的一點是，為了表達(dá)更方便，一般用它的相反數(shù)來表達(dá)：bthreshold，這里的b被稱為偏置（bias）。

這樣，前面計算輸出的規(guī)則就修改為：如果w1x1w2x2w3x3...b0，則輸出output1，否則輸出output0。

而權(quán)重w1w22，則b3。

很明顯，只有當(dāng)x1x21的時候，output0，因為（2）1（2）131，小于0。而其它輸入的情況下，都是output1。

所以在實際情況下，這其實是一個“與非門”！

在計算機(jī)科學(xué)中，與非門是所有門部件中比較特殊的一個，它可以通過組合的方式表達(dá)任何其它的門部件。這被稱為與非門的普適性（GateUniversality）。

既然感知器能夠通過設(shè)置恰當(dāng)?shù)臋?quán)重和偏置參數(shù)，來表達(dá)一個與非門，那么理論上它也就能表達(dá)任意其它的門部件。

因此，感知器也能夠像前面三體中的例子一樣，通過彼此連接從而組成一個計算機(jī)系統(tǒng)。

但這似乎沒有什么值得驚喜的，我們已經(jīng)有現(xiàn)成的計算機(jī)了，這只不過是讓事情復(fù)雜化了而已。

單個感知器能做的事情很有限。要做復(fù)雜的決策，所以則是需要將多個感知器連接起來。

而實際中的網(wǎng)絡(luò)可能會有上萬個，甚至數(shù)十萬個參數(shù)，如果手工一個一個地去配置這些參數(shù)，恐怕這項任務(wù)永遠(yuǎn)也完成不了了。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最有特色的地方就在于這里。

我們不是為網(wǎng)絡(luò)指定所有參數(shù)，而是提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓網(wǎng)絡(luò)自己在訓(xùn)練中去學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)過程中為所有參數(shù)找到最恰當(dāng)?shù)闹怠?p/> 大體的運(yùn)轉(zhuǎn)思路是這樣：我們告訴網(wǎng)絡(luò)當(dāng)輸入是某個值的時候，我們期望的輸出是什么，這樣的每一份訓(xùn)練數(shù)據(jù)，稱為訓(xùn)練樣本（trainingexample）。

這個過程相當(dāng)于老師在教學(xué)生某個抽象的知識的時候，舉一個具體例子：

一般來說，我們舉的例子越多，就越能表達(dá)那個抽象的知識。這在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中同樣成立。

我們可以向網(wǎng)絡(luò)灌入成千上萬個訓(xùn)練樣本，然后網(wǎng)絡(luò)就自動從這些樣本中總結(jié)出那份隱藏在背后的抽象的知識。

這份知識的體現(xiàn)，就在于網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重和偏置參數(shù)的取值。

假設(shè)各個參數(shù)有一個初始值，當(dāng)我們輸入一個訓(xùn)練樣本的時候，它會根據(jù)當(dāng)前參數(shù)值計算出唯一的一個實際輸出值。

這個值可能跟我們期望的輸出值不一樣。想象一下，這時候，我們可以試著調(diào)整某些參數(shù)的值，讓實際輸出值和期望輸出值盡量接近。

當(dāng)所有的訓(xùn)練樣本輸入完畢之后，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)也調(diào)整到了最佳值，這時每一次的實際輸出值和期望輸出值已經(jīng)無限接近，這樣訓(xùn)練過程就結(jié)束了。

假設(shè)在訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)對數(shù)萬個樣本能夠給出正確（或接近正確）的反應(yīng)了，那么再給它輸入一個它沒見過的數(shù)據(jù)，它也應(yīng)該有很大概率給出我們預(yù)期的決策。這就是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。

但這里還有一個問題，在訓(xùn)練過程中，當(dāng)實際輸出值和期望輸出值產(chǎn)生差異的時候，要如何去調(diào)整各個參數(shù)呢？

當(dāng)然，在思考怎么做之前，也應(yīng)該先弄清楚：通過調(diào)整參數(shù)的方式獲得期望的輸出，這個方法行得通嗎？

實際上，對于感知器網(wǎng)絡(luò)來說，這個方法基本不可行。

比如在上圖有39個參數(shù)的感知器網(wǎng)絡(luò)中，如果維持輸入不變，我們改變某個參數(shù)的值，那么最終的輸出基本完全不可預(yù)測。

它或者從0變到1（或從1變到0），當(dāng)然也可能維持不變。這個問題的關(guān)鍵在于：輸入和輸出都是二進(jìn)制的，只能是0或者1。

如果把整個網(wǎng)絡(luò)看成一個函數(shù)（有輸入，有輸出），那么這個函數(shù)不是連續(xù)的。

因此，為了讓訓(xùn)練成為可能，我們需要一個輸入和輸出能夠在實數(shù)上保持連續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。于是，這就出現(xiàn)了sigmoid神經(jīng)元。

sigmoid神經(jīng)元（sigmoidneuron）是現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常使用的基本結(jié)構(gòu)（當(dāng)然不是唯一的結(jié)構(gòu)）。它與感知器的結(jié)構(gòu)類似，但有兩個重要的區(qū)別。

第一，它的輸入不再限制為0和1，而可以是任意01之間的實數(shù)。

第二，它的輸出也不再限制為0和1，而是將各個輸入的加權(quán)求和再加上偏置參數(shù)，經(jīng)過一個稱為sigmoid函數(shù)的計算作為輸出。

具體來說，假設(shè)zw1x1w2x2w3x3...b，那么輸出outputσ（z），其中：σ（z）1/（1ez）。

σ（z）是一個平滑、連續(xù)的函數(shù)。而且，它的輸出也是01之間的實數(shù)，這個輸出值可以直接作為下一層神經(jīng)元的輸入，保持在01之間。

可以想象，在采用sigmoid神經(jīng)元組裝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出都變?yōu)檫B續(xù)的了，也就是說，當(dāng)我們對某個參數(shù)的值進(jìn)行微小的改變的時候，它的輸出也只是產(chǎn)生微小的改變。這樣就使得逐步調(diào)整參數(shù)值的訓(xùn)練成為可能。

在歷史上，很多研究人員曾經(jīng)也做過嘗試，Mi插elNielsen的書《NeuralNetworksandDeepLearning》這本書中也曾經(jīng)提到過這個例子。

這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一層隱藏層，屬于淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（shallowneuralnetworks）。而真正的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deepne乳alnetworks），那么就會有多層隱藏層。

神經(jīng)元系統(tǒng)采用了左右腦半球的設(shè)計方式進(jìn)行設(shè)計和制造。