第三章神经网络

神经网络结构

输入层->中间层（隐藏层）->输出层

向下一个神经元发送信号时，改变信号的激活函数有很大差异。

神经网络中使用的是平滑变化的sigmoid函数，而感知机中使用的是信号急剧变化的阶跃函数。

激活函数将输入信号的总和转换为输出信号

作用在于决定如何来激活输入信号的总和

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def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

不管输入信号有多小，或者有多大，输出信号都在0到1之间

为了发挥叠加层所带来的有事，激活函数必须使用非线性函数

ReLU函数在输入大于0 时，直接输出该值；在输入小于等于0 时，输出0

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def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

使用np.dot计算矩阵的点积

分类问题是数据属于哪一个类别的问题，而回归问题是根据某个输入预测一个（连续的）数值的问题

需要根据情况改变输出层的激活函数。回归问题用恒等函数，分类问题用softmax 函数

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def softmax(a):
    c = np.max(a)
    exp_a = np.exp(a - c) # 溢出对策
    sum_exp_a = np.sum(exp_a)
    y = exp_a / sum_exp_a
        return y

softmax函数的输出是0.0 到1.0之间的实数。并且，softmax函数的输出值的总和是1

因为有了这个性质，我们才可以把softmax 函数的输出解释为"概率"

输出层的神经元数量需要根据待解决的问题来决定。对于分类问题，输出层的神经元数量一般设定为类别的数量

输入数据的集合称为批，通过批处理可以实现计算机高速运算

多标签分类任务使用softmax函数

二分类任务使用sigmoid函数