神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。
其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。
本文主要介绍神经网络中的重要基础概念，然后基于这些概念手工实现一个简单的神经网络。希望通过理论结合实践的方式让大家更容易的理解神经网络。
1. 神经网络是什么
神经网络就像人脑一样，整体看上去非常复杂，但是其基础组成部分并不复杂。其组成部分中最重要的就是神经元 （neural），sigmod函数 和层 （layer）。
1.1. 神经元
神经元（neural）是神经网络最基本的元素，一个神经元包含3个部分：
-
获取输入：获取多个输入的数据
-
数学处理：对输入的数据进行数学计算
-
产生输出 ：计算后多个 输入数据变成一个输出数据
从上图中可以看出，神经元 中的处理有2个步骤。第一个步骤： 从蓝色框变成红色框，是对输入的数据进行加权计算后合并为一个值（N）。N=x1w1+x2w2𝑁=𝑥1𝑤1+𝑥2𝑤2 其中，w1,w2𝑤1,𝑤2分别是输入数据x1,x2𝑥1,𝑥2的权重。一般在计算N𝑁的过程中，除了权重，还会加上一个偏移参数b𝑏，最终得到：N=x1w1+x2w2+b𝑁=𝑥1𝑤1+𝑥2𝑤2+𝑏
第二个步骤 ：从红色框变成绿色框，通过sigmoid函数 是对N进一步加工得到的神经元的最终输出（M）。
1.2. sigmoid函数
sigmoid函数也被称为S函数 ，因为的形状类似S形。
它是神经元中的重要函数，能够将输入数据的值映射到(0,1)(0,1)之间。最常用的sigmoid函数是 f(x)=11+e−x𝑓(𝑥)=11+𝑒−𝑥，当然，不是只有这一种sigmoid函数。
至此，神经元通过两个步骤，就把输入的多个数据，转换为一个(0,1)(0,1)之间的值。
1.3. 层
多个神经元可以组合成一层，一个神经网络一般包含一个输入层和一个输出层，以及多个隐藏层。
比如上图中，有2个隐藏层，每个隐藏层中分别有4个和2个神经元。实际的神经网络中，隐藏层数量 和其中的神经元数量都是不固定的，根据模型实际的效果来进行调整。
1.4. 网络
通过神经元和层的组合就构成了一个网络，神经网络的名称由此而来。神经网络可大可小，可简单可复杂，不过，太过简单的神经网络模型效果一般不会太好。
因为一只果蝇就有10万个神经元，而人类的大脑则有大约1000亿个神经元，这就是为什么训练一个可用的神经网络模型需要庞大的算力，这也是为什么神经网络的理论1943年 就提出了，但是基于深度学习的AlphaGO却诞生于2015年。
2. 实现一个神经网络
了解上面的基本概念只能形成一个感性的认知。下面通过自己动手实现一个最简单的神经网络，来进一步认识神经元 ，sigmoid函数 以及隐藏层是如何发挥作用的。
2.1. 准备数据
数据使用sklearn库中经典的鸢尾花数据集，这个数据集中有3个分类的鸢尾花，每个分类50条数据。为了简化，只取其中前100条数据来使用，也就是取2个分类的鸢尾花数据。
from sklearn.datasets import load_iris
ds = load_iris(as_frame=True, return_X_y=True)
data = ds[0].iloc[:100]
target = ds[1][:100]
print(data)
print(target)
变量data中100条数据，每条数据包含4个属性，分别是花萼的宽度和长度，花瓣的宽度和长度。
变量target中也是100条数据，只有0和1两种值，表示两种不同种类的鸢尾花。
2.2. 实现神经元
准备好了数据，下面开始逐步实现一个简单的神经网络。首先，实现最基本的单元--神经元。本文第一节中已经介绍了神经元中主要的2个步骤，分别计算出N𝑁和M𝑀。
计算N𝑁时，依据每个输入元素的权重（w1,w2𝑤1,𝑤2）和整体的偏移b𝑏；计算M𝑀时，通过sigmoid函数。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-1 * x))
@dataclass
class Neuron:
weights: list[float] = field(default_factory=lambda: [])
bias: float = 0.0
N: float = 0.0
M: float = 0.0
def compute(self, inputs):
self.N = np.dot(self.weights, inputs) + self.bias
self.M = sigmoid(self.N)
return self.M
上面的代码中，Neuron类表示神经元，这个类有4个属性：其中属性weights和bias是计算N𝑁时的权重和偏移；属性N和M分别是神经元中两步计算的结果。
Neuron类的compute方法根据输入的数据计算神经元的输出。
2.3. 实现神经网络
神经元实现之后，下面就是构建神经网络。我们的输入数据是带有4个属性（花萼的宽度和长度，花瓣的宽度和长度）的鸢尾花数据，所以神经网络的输入层有4个值（x1,x2,x3,x4𝑥1,𝑥2,𝑥3,𝑥4）。
为了简单起见，我们的神经网络只构建一个隐藏层 ，其中包含3个神经元。最后就是输出层，输出层最后输出一个值，表示鸢尾花的种类。
由此形成的简单神经网络如下图所示：
实现的代码：
@dataclass
class MyNeuronNetwork:
HL1: Neuron = field(init=False)
HL2: Neuron = field(init=False)
HL3: Neuron = field(init=False)
O1: Neuron = field(init=False)
def __post_init__(self):
self.HL1 = Neuron()
self.HL1.weights = np.random.dirichlet(np.ones(4))
self.HL1.bias = np.random.normal()
self.HL2 = Neuron()
self.HL2.weights = np.random.dirichlet(np.ones(4))
self.HL2.bias = np.random.normal()
self.HL3 = Neuron()
self.HL3.weights = np.random.dirichlet(np.ones(4))
self.HL3.bias = np.random.normal()
self.O1 = Neuron()
self.O1.weights = np.random.dirichlet(np.ones(3))
self.O1.bias = np.random.normal()
def compute(self, inputs):
m1 = self.HL1.compute(inputs)
m2 = self.HL2.compute(inputs)
m3 = self.HL3.compute(inputs)
output = self.O1.compute([m1, m2, m3])
return output
MyNeuronNetwork类是自定义的神经网络，其中的属性是4个神经元 。HL1，HL2，HL3是隐藏层 的3个神经元；O1是输出层的神经元。
__post__init__函数是为了初始化各个神经元。因为输入层是4个属性（x1,x2,x3,x4𝑥1,𝑥2,𝑥3,𝑥4），所以神经元HL1，HL2，HL3的weights初始化为4个 随机数组成的列表，偏移（bias）用一个随时数来初始化。
对于神经元O1，它的输入是隐藏层的3个神经元，所以它的weights初始化为3个 随机数组成的列表，偏移（bias）还是用一个随时数来初始化。
最后还有一个compute函数，这个函数描述的就是整个神经网络的计算过程。首先，根据输入层（x1,x2,x3,x4𝑥1,𝑥2,𝑥3,𝑥4）的数据计算隐藏层的神经元（HL1，HL2，HL3）；然后，以隐藏层的神经元（HL1，HL2，HL3）的输出作为输出层的神经元（O1）的输入，并将O1的计算结果作为整个神经网络的输出。
2.4. 训练模型
上面的神经网络中各个神经元的中的参数（主要是weights和bias）都是随机生成的，所以直接使用这个神经网络，效果一定不会很好。所以，我们需要给神经网络（MyNeuronNetwork类）加一个训练函数，用来训练神经网络中各个神经元的参数（也就是个各个神经元中的weights和bias）。
@dataclass
class MyNeuronNetwork:
# 略...
def train(self, data: pd.DataFrame, target: pd.Series):
## 使用 随机梯度下降算法来训练
pass
上面的train函数有两个参数data（训练数据）和target（训练数据的标签）。我们使用随机梯度下降算法来训练模型的参数。这里略去了具体的代码，完整的代码可以在文章的末尾下载。
此外，再实现一个预测函数predict，传入测试数据集，然后用我们训练好的神经网络模型来预测测试数据集的标签。
@dataclass
class MyNeuronNetwork:
# 略...
def predict(self, data: pd.DataFrame):
results = []
for idx, row in enumerate(data.values):
pred = self.compute(row)
results.append(round(pred))
return results
2.5. 验证模型效果
最后就是验证模型的效果。
def main():
# 加载数据
ds = load_iris(as_frame=True, return_X_y=True)
# 只用前100条数据
data = ds[0].iloc[:100]
target = ds[1][:100]
# 划分训练数据，测试数据
# test_size=0.2 表示80%作为训练数据，20%作为测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
# 创建神经网络
nn = MyNeuronNetwork()
# 用训练数据集来训练模型
nn.train(X_train, y_train)
# 检验模型
# 用训练过的模型来预测测试数据的标签
results = nn.predict(X_test)
df = pd.DataFrame()
df["预测值"] = results
df["实际值"] = y_test.values
print(df)
运行结果可以看出，模型的效果还不错，20条测试数据的预测结果都正确。
3. 总结
本文中的的神经网络示例是为了介绍神经网络的一些基本概念，所以对神经网络做了尽可能的简化，为了方便去手工实现。
而实际环境中的神经网络，不仅神经元的个数，隐藏层的数量极其庞大，而且其计算和训练的方式也很复杂，手工去实现不太可能，一般会借助TensorFlow，Keras和PyTorch等等知名的python深度学习库来帮助我们实现。
文章转载自： ++wang_yb++