深度学习（3）神经网络

一、神经网络的层（Neural Network Layers）

1. 工作原理

在神经网络（Neural Network）中，数据是逐层传递（feed-forward）的。每一层都会接收前一层的输出，经过加权、偏置和激活函数（activation function）计算后，再将结果传递给下一层。

神经网络一般包含以下三类层次结构：

• 输入层（Input Layer）

  • 接收原始输入数据（如图像像素、特征向量、数值型输入等）。

  • 输入层本身不进行任何计算，只负责将数据传递给下一层。

• 隐藏层（Hidden Layers）

  • 每一层都会执行以下操作：

    

    其中：

    方括号中的上标 [l] 表示第几层，方便区分不同层的计算。

    • W[l]：第 l 层的权重矩阵（Weights）

    • b[l]：偏置（Bias）

    • a[l]：激活值（Activation），即该层的输出

    • σ：激活函数（Activation Function）

• 输出层（Output Layer）

  • 最后一层神经元负责输出结果，例如分类概率或回归值。

  • 在分类任务中，常使用 Sigmoid 或 Softmax 函数输出概率。

有时在输出层之后，会增加一个"阈值处理（Thresholding）"步骤，比如当预测概率 ≥ 0.5 时，输出类别为 1，否则为 0。

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二、更复杂的神经网络

当神经网络的隐藏层数增多时，我们称之为 深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）。

注意： 计算网络层数时，不包括输入层 。

例如，一个包含两层隐藏层和一个输出层的网络，我们称它是一个 "2 层神经网络"。

在每一层中，我们都会有对应的公式：

其中：

• ：输入层的特征向量；

• ：第一层隐藏层的输出；

• ：第二层隐藏层的输出；

• 最后一层 ：输出层的结果。

例如：

层数增加可以让模型学习到更复杂的特征，但也会增加过拟合风险，需要配合正则化或 Dropout 控制模型复杂度。

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三、向前传播的神经网络推理

前向传播（Forward Propagation） 是神经网络进行"推理（inference）"的计算过程。

它的目标是：从输入出发，经过多层计算，得到最终预测结果。

流程如下：

1. 输入层接收数据；

2. 每一层执行线性计算 + 激活函数；

3. 输出层得到预测值；

4. 若是训练阶段，会将输出值与真实值计算损失函数（Loss）。

用公式表示：

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四、代码示例：前向传播推理

下面通过一个简单示例来说明------预测咖啡烘焙质量。

假设我们有两个输入特征：

• 烘焙时间（Time）

• 烘焙温度（Temperature）

目标是预测烘焙是否成功（输出一个概率）。

1.使用 TensorFlow 实现

import tensorflow as tf

# 输入数据
x = tf.constant([[15.0, 180.0]])  # 时间、温度

# 定义参数
W1 = tf.Variable([[0.1, 0.2],
                  [0.3, 0.4],
                  [0.5, 0.6]])
b1 = tf.Variable([[0.1, 0.1, 0.1]])

W2 = tf.Variable([[0.7],
                  [0.8],
                  [0.9]])
b2 = tf.Variable([[0.2]])

# 前向传播
a1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
y_hat = tf.sigmoid(tf.matmul(a1, W2) + b2)

print("预测结果概率：", y_hat.numpy())

输出的概率值（例如 0.87）表示"烘焙成功"的可能性为 87%。

2.使用 PyTorch 实现

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.tensor([[15.0, 180.0]])

# 定义两层神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(2, 3),  # 输入层到隐藏层
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(3, 1),  # 隐藏层到输出层
    nn.Sigmoid()
)

# 前向传播
y_hat = model(x)
print("预测结果概率：", y_hat.item())

TensorFlow 与 PyTorch 的计算逻辑一致：输入 → 矩阵运算 → 激活函数 → 输出概率。

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五、TensorFlow 中的数据处理

TensorFlow 的数据结构与 NumPy 十分类似，但有几个关键区别：

比较项	NumPy	TensorFlow
基本数据类型	ndarray	tf.Tensor
是否支持 GPU 运算	否	是
是否支持自动求导	否	是（通过 tf.GradientTape）
使用场景	通用科学计算	深度学习训练与推理

代码对比示例

import numpy as np
import tensorflow as tf

a_np = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a_tf = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

print("NumPy 求和:", np.sum(a_np))
print("TensorFlow 求和:", tf.reduce_sum(a_tf))

输出结果类似，但 TensorFlow 的计算图可自动在 GPU 上执行，并支持反向传播。

TensorFlow 是建立在计算图（Computation Graph）之上的框架，所有操作都能追踪梯度，用于模型训练。

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六、总结（Summary）

• 神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成；

• 每一层的输出是下一层的输入；

• 层数计算时不包括输入层；

• 前向传播是神经网络进行推理的核心过程；

• TensorFlow 与 PyTorch 都能实现相同的前向计算逻辑；

• TensorFlow 的张量（Tensor）与 NumPy 的数组类似，但具有 GPU 加速与自动求导优势。