一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方老是不是很明确，又去看英文版，而后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，可是补充的又是错的，难怪以为有问题。反向传播法实际上是神经网络的基础了，可是不少人在学的时候老是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式以为好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。若是不想看公式，能够直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程以后再来推导公式，这样就会以为很容易了。html
说到神经网络，你们看到这个图应该不陌生：网络
这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，咱们如今手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},如今要他们在隐含层作某种变换，让你把数据灌进去后获得你指望的输出。若是你但愿你的输出和原始输入同样，那么就是最多见的自编码模型（Auto-Encoder）。可能有人会问，为何要输入输出都同样呢？有什么用啊？其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到，我会专门再写一篇Auto-Encoder的文章来讲明，包括一些变种之类的。若是你的输出和原始输入不同，那么就是很常见的人工神经网络了，至关于让原始数据经过一个映射来获得咱们想要的输出数据，也就是咱们今天要讲的话题。app
本文直接举一个例子，带入数值演示反向传播法的过程，公式的推导等到下次写Auto-Encoder的时候再写，其实也很简单，感兴趣的同窗能够本身推导下试试：）（注：本文假设你已经懂得基本的神经网络构成，若是彻底不懂，能够参考Poll写的笔记：[Mechine Learning & Algorithm] 神经网络基础）dom
假设，你有这样一个网络层：编辑器
第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间链接的权重，激活函数咱们默认为sigmoid函数。函数
如今对他们赋上初值，以下图：post
其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10;学习
输出数据 o1=0.01,o2=0.99;编码
初始权重 w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;url
w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50,w8=0.55
目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽量与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。
Step 1 前向传播
1.输入层---->隐含层：
计算神经元h1的输入加权和：
神经元h1的输出o1:(此处用到激活函数为sigmoid函数)：
同理，可计算出神经元h2的输出o2：
2.隐含层---->输出层：
计算输出层神经元o1和o2的值：
这样前向传播的过程就结束了，咱们获得输出值为[0.75136079 , 0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，如今咱们对偏差进行反向传播，更新权值，从新计算输出。
Step 2 反向传播
1.计算总偏差
总偏差：(square error)
可是有两个输出，因此分别计算o1和o2的偏差，总偏差为二者之和：
2.隐含层---->输出层的权值更新：
以权重参数w5为例，若是咱们想知道w5对总体偏差产生了多少影响，能够用总体偏差对w5求偏导求出：（链式法则）
下面的图能够更直观的看清楚偏差是怎样反向传播的：
如今咱们来分别计算每一个式子的值：
计算：
计算：
（这一步实际上就是对sigmoid函数求导，比较简单，能够本身推导一下）
计算：
最后三者相乘：
这样咱们就计算出总体偏差E(total)对w5的偏导值。
回过头来再看看上面的公式，咱们发现：
为了表达方便，用来表示输出层的偏差：
所以，总体偏差E(total)对w5的偏导公式能够写成：
若是输出层偏差计为负的话，也能够写成：
最后咱们来更新w5的值：
（其中，是学习速率，这里咱们取0.5）
同理，可更新w6,w7,w8:
3.隐含层---->隐含层的权值更新：
方法其实与上面说的差很少，可是有个地方须要变一下，在上文计算总偏差对w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,可是在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的偏差，因此这个地方两个都要计算。
计算：
先计算：
同理，计算出：
二者相加获得总值：
再计算：
再计算：
最后，三者相乘：
为了简化公式，用sigma(h1)表示隐含层单元h1的偏差：
最后，更新w1的权值：
同理，额可更新w2,w3,w4的权值：
这样偏差反向传播法就完成了，最后咱们再把更新的权值从新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代以后，总偏差E(total)由0.298371109降低至0.291027924。迭代10000次后，总偏差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0.99]),证实效果仍是不错的。
代码(Python):
1 #coding:utf-8 2 import random 3 import math 4 5 # 6 # 参数解释： 7 # "pd_" ：偏导的前缀 8 # "d_" ：导数的前缀 9 # "w_ho" ：隐含层到输出层的权重系数索引 10 # "w_ih" ：输入层到隐含层的权重系数的索引 11 12 class NeuralNetwork: 13 LEARNING_RATE = 0.5 14 15 def __init__(self, num_inputs, num_hidden, num_outputs, hidden_layer_weights = None, hidden_layer_bias = None, output_layer_weights = None, output_layer_bias = None): 16 self.num_inputs = num_inputs 17 18 self.hidden_layer = NeuronLayer(num_hidden, hidden_layer_bias) 19 self.output_layer = NeuronLayer(num_outputs, output_layer_bias) 20 21 self.init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(hidden_layer_weights) 22 self.init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(output_layer_weights) 23 24 def init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(self, hidden_layer_weights): 25 weight_num = 0 26 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 27 for i in range(self.num_inputs): 28 if not hidden_layer_weights: 29 self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(random.random()) 30 else: 31 self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(hidden_layer_weights[weight_num]) 32 weight_num += 1 33 34 def init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(self, output_layer_weights): 35 weight_num = 0 36 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 37 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 38 if not output_layer_weights: 39 self.output_layer.neurons[o].weights.append(random.random()) 40 else: 41 self.output_layer.neurons[o].weights.append(output_layer_weights[weight_num]) 42 weight_num += 1 43 44 def inspect(self): 45 print('------') 46 print('* Inputs: {}'.format(self.num_inputs)) 47 print('------') 48 print('Hidden Layer') 49 self.hidden_layer.inspect() 50 print('------') 51 print('* Output Layer') 52 self.output_layer.inspect() 53 print('------') 54 55 def feed_forward(self, inputs): 56 hidden_layer_outputs = self.hidden_layer.feed_forward(inputs) 57 return self.output_layer.feed_forward(hidden_layer_outputs) 58 59 def train(self, training_inputs, training_outputs): 60 self.feed_forward(training_inputs) 61 62 # 1. 输出神经元的值 63 pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input = [0] * len(self.output_layer.neurons) 64 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 65 66 # ∂E/∂zⱼ 67 pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] = self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_error_wrt_total_net_input(training_outputs[o]) 68 69 # 2. 隐含层神经元的值 70 pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input = [0] * len(self.hidden_layer.neurons) 71 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 72 73 # dE/dyⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * ∂z/∂yⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * wᵢⱼ 74 d_error_wrt_hidden_neuron_output = 0 75 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 76 d_error_wrt_hidden_neuron_output += pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].weights[h] 77 78 # ∂E/∂zⱼ = dE/dyⱼ * ∂zⱼ/∂ 79 pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] = d_error_wrt_hidden_neuron_output * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_input() 80 81 # 3. 更新输出层权重系数 82 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 83 for w_ho in range(len(self.output_layer.neurons[o].weights)): 84 85 # ∂Eⱼ/∂wᵢⱼ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢⱼ 86 pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ho) 87 88 # Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ 89 self.output_layer.neurons[o].weights[w_ho] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight 90 91 # 4. 更新隐含层的权重系数 92 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 93 for w_ih in range(len(self.hidden_layer.neurons[h].weights)): 94 95 # ∂Eⱼ/∂wᵢ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢ 96 pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ih) 97 98 # Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ 99 self.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight 100 101 def calculate_total_error(self, training_sets): 102 total_error = 0 103 for t in range(len(training_sets)): 104 training_inputs, training_outputs = training_sets[t] 105 self.feed_forward(training_inputs) 106 for o in range(len(training_outputs)): 107 total_error += self.output_layer.neurons[o].calculate_error(training_outputs[o]) 108 return total_error 109 110 class NeuronLayer: 111 def __init__(self, num_neurons, bias): 112 113 # 同一层的神经元共享一个截距项b 114 self.bias = bias if bias else random.random() 115 116 self.neurons = [] 117 for i in range(num_neurons): 118 self.neurons.append(Neuron(self.bias)) 119 120 def inspect(self): 121 print('Neurons:', len(self.neurons)) 122 for n in range(len(self.neurons)): 123 print(' Neuron', n) 124 for w in range(len(self.neurons[n].weights)): 125 print(' Weight:', self.neurons[n].weights[w]) 126 print(' Bias:', self.bias) 127 128 def feed_forward(self, inputs): 129 outputs = [] 130 for neuron in self.neurons: 131 outputs.append(neuron.calculate_output(inputs)) 132 return outputs 133 134 def get_outputs(self): 135 outputs = [] 136 for neuron in self.neurons: 137 outputs.append(neuron.output) 138 return outputs 139 140 class Neuron: 141 def __init__(self, bias): 142 self.bias = bias 143 self.weights = [] 144 145 def calculate_output(self, inputs): 146 self.inputs = inputs 147 self.output = self.squash(self.calculate_total_net_input()) 148 return self.output 149 150 def calculate_total_net_input(self): 151 total = 0 152 for i in range(len(self.inputs)): 153 total += self.inputs[i] * self.weights[i] 154 return total + self.bias 155 156 # 激活函数sigmoid 157 def squash(self, total_net_input): 158 return 1 / (1 + math.exp(-total_net_input)) 159 160 161 def calculate_pd_error_wrt_total_net_input(self, target_output): 162 return self.calculate_pd_error_wrt_output(target_output) * self.calculate_pd_total_net_input_wrt_input(); 163 164 # 每个神经元的偏差是由平方差公式计算的 165 def calculate_error(self, target_output): 166 return 0.5 * (target_output - self.output) ** 2 167 168 169 def calculate_pd_error_wrt_output(self, target_output): 170 return -(target_output - self.output) 171 172 173 def calculate_pd_total_net_input_wrt_input(self): 174 return self.output * (1 - self.output) 175 176 177 def calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(self, index): 178 return self.inputs[index] 179 180 181 # 文中的例子: 182 183 nn = NeuralNetwork(2, 2, 2, hidden_layer_weights=[0.15, 0.2, 0.25, 0.3], hidden_layer_bias=0.35, output_layer_weights=[0.4, 0.45, 0.5, 0.55], output_layer_bias=0.6) 184 for i in range(10000): 185 nn.train([0.05, 0.1], [0.01, 0.09]) 186 print(i, round(nn.calculate_total_error([[[0.05, 0.1], [0.01, 0.09]]]), 9)) 187 188 189 #另一个例子，能够把上面的例子注释掉再运行一下: 190 191 # training_sets = [ 192 # [[0, 0], [0]], 193 # [[0, 1], [1]], 194 # [[1, 0], [1]], 195 # [[1, 1], [0]] 196 # ] 197 198 # nn = NeuralNetwork(len(training_sets[0][0]), 5, len(training_sets[0][1])) 199 # for i in range(10000): 200 # training_inputs, training_outputs = random.choice(training_sets) 201 # nn.train(training_inputs, training_outputs) 202 # print(i, nn.calculate_total_error(training_sets))
最后写到这里就结束了，如今还不会用latex编辑数学公式，原本都直接想写在草稿纸上而后扫描了传上来，可是以为太影响阅读体验了。之后会用公式编辑器后再重把公式从新编辑一遍。稳重使用的是sigmoid激活函数，实际还有几种不一样的激活函数能够选择，具体的能够参考文献[3]，最后推荐一个在线演示神经网络变化的网址：http://www.emergentmind.com/neural-network，能够本身填输入输出，而后观看每一次迭代权值的变化，很好玩~若是有错误的或者不懂的欢迎留言：）
参考文献：
1.Poll的笔记：[Mechine Learning & Algorithm] 神经网络基础（http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html#3457159 ）
2.Rachel_Zhang:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797
3.http://www.cedar.buffalo.edu/%7Esrihari/CSE574/Chap5/Chap5.3-BackProp.pdf
4.https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/
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