随着大数据和机器硬件水平的提升，神经网络特别是深度神经网络现在是大火特火。因为目前的深度学习模型都是基于神经网络进行的改进和加深，所以要想对深度学习有一些较深入的研究，先熟悉和了解人工神经网络是非常有帮助的。
本文基于神经网络实现一个手写体数字识别模型，此处使用的数据集为sklearn自带的digit数据，只要装了sklearn就可以直接获得。
1、手写体人工神经网络模型
图（一），mnist手写体数字识别网络结构，见【参考一】 神经网络是一个判别模型，它会利用训练集学到一个从输入到输出的映射关系，结构上可以分为输入层、隐藏层和输出层，如上图。输入层用于接收数据的输入，通过隐藏层的处理，最后经输出层转换得到输出。
上图为基于mnist数据集画的一个神经网络模型，因为mnist一张图片为28*28=784，故输入层有784个神经元。而digit的图片为8*8=64，故digit数据集的输入层有64个神经元，也就是说我们将要实现的神经网络输入层有64个神经元，要简单很多。
神经网络的性能如何，隐层的设计非常关键，隐藏层是设计用来自动学习特征的，通过这些学到的特征来进行最后一层的分类任务，那它会学到什么东西呢？在手写体数字识别中，大概会学到这样的特征：
图（二） 再具体一点就是，该图中的隐层我们共设置了15个神经元，每一个神经元存储的都是学来的特征，假设前四个神经元是用来考察手写数字是否满足以下这四个特征， 图（三） 有了隐层学到的这些东西，那么对它进行组合判断就很容易得到输出了，例如发现上面的四个特征均被激活，则如我们所知，其有很大的概率表示数字0。
2、运行机理及实现
在有监督学习中，模型会分为训练阶段和预测阶段，在训练阶段将模型中的待定参数学习出来，然后用在预测阶段，就好像我们初中求解带参方程ax+b=y一样，首先通过已知条件把方程中的参数给求解出来，然后再利用求出来的参数计算给定x下的y值。
在神经网络的训练阶段，主要包括以下几步： （1）加载训练集； （2）前向传导，将信息传递给输出层； （3）利用标注信息和代价函数来计算代价； （4）通过反向传播代价函数梯度来更新每一层中的参数 其简单实现的整体代码如下：
#coding=utf-8'''Created on Jul 20, 2016'''import numpy as npimport randomfrom sklearn import datasetsclass Network(object): def __init__(self,sizes): ''' parameters: sizes中保存了神经网络各层神经元个数 functions: 对神经网络层与层之间的连接参数进行初始化 ''' #权重矩阵 self.weights = [np.random.randn(y,x) for x,y in zip(sizes[:-1],sizes[1:])] #偏置矩阵 self.biases = [np.random.randn(x) for x in sizes[1:]] def init_parameters(self,parameters): ''' functions:初始化模型参数 parameters主要包括: epochs:迭代次数 mini_batch_size:批处理大小 eta:学习率 nnLayers_size:神经网络层数 ''' self.epochs = parameters.get("epochs") self.mini_batch_size = parameters.get("mini_batch_size") self.eta = parameters.get("eta") self.nnLayers_size = parameters.get("nnLayers_size") def load_data(self): ''' functions:加载数据集，这里使用的是sklearn自带的digit手写体数据集 ''' digits = datasets.load_digits() return digits.data, digits.target def feed_forword(self,data): ''' parameters: data:输入的图片表示数据，是一个一维向量 functions:前向传导，将输入传递给输出，y = w*x + b return:传递到输出层的结果 ''' for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w,data) + b data = self.sigmoid(z) return data def sigmoid(self,z): ''' functions:sigmoid函数 ''' return 1.0/(1.0+np.exp(-z)) def crossEntrop(self,a, y): ''' parameters: a:预测值 y:真实值 functions:交叉熵代价函数f=sigma(y*log(1/a)) ''' return np.sum(np.nan_to_num(-y*np.log(a)-(1-y)*np.log(1-a))) def delta_crossEntrop(self,z,a,y): ''' parameters: z:激活函数变量 a:预测值 y:真实值 ''' return self.sigmoid(z) - y def SGD(self,data): ''' function:随即梯度下降算法来对参数进行更新 parameters: data:数据集 ''' #数据集大小 data_len = len(list(data)) for _ in range(self.epochs): #将数据集按照指定大小划分成小的batch进行梯度训练，mini_batchs中的每个元素相当于一个小的样本集 mini_batchs = [data[k:k+self.mini_batch_size] for k in range(0,data_len,self.mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batchs: #batch中的每个样本都会被用来更新参数 self.update_parameter_by_mini_batch(mini_batch) def update_parameter_by_mini_batch(self,mini_batch): ''' functions:按照梯度下降法批量对参数更新 ''' #首先初始化每个参数的偏导数 nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] #将每个样本计算得到的参数偏导数进行累加 for mini_x, mini_y in mini_batch: #每个样本通过后向传播得到两个导数张量，表示对w，b的导数 delta_nabla_w,delta_nabla_b = self.derivative_by_backpropagate(mini_x, mini_y) nabla_w = [nw+dnw for nw,dnw in zip(nabla_w,delta_nabla_w)] nabla_b = [nb+dnb for nb,dnb in zip(nabla_b,delta_nabla_b)] self.weights = [w - self.eta * nw for w,nw in zip(self.weights,nabla_w)] self.biases = [b - self.eta * nb for b,nb in zip(self.biases,nabla_b)] def derivative_by_backpropagate(self,x,y): ''' functions:通过后向传播算法来计算每个参数的梯度值 ''' #首先初始化每个参数的偏导数 nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] #激活值列表，元素为经过神经元后的激活输出，也即下一层的输入，此处记录下来用于计算梯度 activations = [x] #线性组合值列表，元素为未经过神经元前的线性组合,z=w*x+b zs = [] #初始输入 activation = x #首先通过循环得到求导所需要的中间值 for w, b in zip(self.weights,self.biases): z = np.dot(w,activation) + b zs.append(z) activation = self.sigmoid(z) activations.append(activation) #倒数第一层的导数计算，有交叉熵求导得来 delta = self.delta_crossEntrop(zs[-1],activations[-1], y) nabla_w[-1] = np.dot(delta.reshape(len(delta),1), activations[-2].reshape(1,len(activations[-2]))) nabla_b[-1] = delta #倒数第二层至正数第一层间的导数计算，有sigmoid函数求导得来 for i in range(2,self.nnLayers_size): z = zs[-i] delta = np.dot(self.weights[-i+1].transpose(),delta.reshape(len(delta),1)) delta_z = self.derivative_sigmoid(z) delta = np.multiply(delta, delta_z.reshape(len(delta_z),1)) nabla_w[-i] = np.dot(np.transpose(delta),activations[-i].reshape(len(activations[-i]),1)) delta = delta.reshape(len(delta)) nabla_b[-i] = delta return (nabla_w,nabla_b) def derivative_sigmoid(self,z): ''' functions:对sigmoid求导的结果 ''' return self.sigmoid(z) *(1-self.sigmoid(z)) def evaluation(self,data): ''' functions:性能评估函数 ''' result=[] right = 0 for (x,y) in data: output = self.feed_forword(x) result.append((np.argmax(output),np.argmax(y))) for i,j in result: if(i == j): right += 1 print("test data's size:",len(data)) print("count of right prediction",right) print("the accuracy:",right/len(result)) return right/len(result) def suffle(self,data): ''' parameters: data:元组数据 functions:对数据进行打乱重组 ''' new_data = list(data) random.shuffle(new_data) return np.array(new_data) def transLabelToList(self,data_y): ''' functions:将digit数据集中的标签转换成一个10维的列表，方便做交叉熵求导的计算 ''' data = [] for y in data_y: item = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] item[y] = 1 data.append(item) return dataif __name__=="__main__": #神经网络的层数及各层神经元 nnLayers = [64,15,10] nn=Network(nnLayers) parameters = {"epochs":50,"mini_batch_size":10,"eta":0.01,"nnLayers_size":len(nnLayers)} nn.init_parameters(parameters) #加载数据集 data_x,data_y=nn.load_data() #将标签转换成一个10维列表表示，如1表示成[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] data_y = nn.transLabelToList(data_y) #将数据打包成元组形式 data = zip(data_x,data_y) #将有序数据打乱 data = nn.suffle(data) #将数据集划分为训练集和测试集 train_data = data[:1500] test_data = data[1500:] nn.SGD(train_data) print(nn.evaluation(test_data))接下来，我们会按照神经网络的实现过程来对神经网络进行分析。
第一步，初始化一个神经网络模型
#nnLayers表示神经网络有三层结构，每层的神经元个数分别为64，15，10 nnLayers = [64,15,10] nn=Network(nnLayers) #参数词典 parameters = {"epochs":50,"mini_batch_size":10,"eta":0.01,"nnLayers_size":len(nnLayers)} #初始化参数函数 nn.init_parameters(parameters)def init_parameters(self,parameters): ''' functions:初始化模型参数 parameters主要包括: epochs:迭代次数 mini_batch_size:批处理大小 eta:学习率 nnLayers_size:神经网络层数 ''' self.epochs = parameters.get("epochs") self.mini_batch_size = parameters.get("mini_batch_size") self.eta = parameters.get("eta") self.nnLayers_size = parameters.get("nnLayers_size")我们还要对神经网络中所有的边的权值进行初始化，如下：
def __init__(self,sizes): ''' parameters: sizes中保存了神经网络各层神经元个数 functions: 对神经网络层与层之间的连接参数进行初始化 ''' #权重矩阵 self.weights = [np.random.randn(y,x) for x,y in zip(sizes[:-1],sizes[1:])] #偏置矩阵 self.biases = [np.random.randn(x) for x in sizes[1:]]第二步，加载数据集
要想训练一个模型，数据集是肯定少不了的。手写体数字识别最出名的数据集当属Lecun提供的mnist数据集，但其数据集不能直接拿来用，且我们只是打算训练一个最简单的三层神经网络，所以使用sklearn自带的digit数据集就非常合适。
加载数据集函数如下：
#加载数据集 data_x,data_y=nn.load_data() #将标签转换成一个10维列表表示，如1表示成[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] data_y = nn.transLabelToList(data_y) #将数据打包成元组形式 data = zip(data_x,data_y) #将有序数据打乱 data = nn.suffle(data) #将数据集划分为训练集和测试集 train_data = data[:1500] test_data = data[1500:] def load_data(self): ''' functions:加载数据集，这里使用的是sklearn自带的digit手写体数据集 ''' digits = datasets.load_digits() return digits.data, digits.target该函数返回两个list，分别保存每张手写体的数字化表示和对应的标签。
def transLabelToList(self,data_y): ''' functions:将digit数据集中的标签转换成一个10维的列表，方便做交叉熵求导的计算 ''' data = [] for y in data_y: item = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] item[y] = 1 data.append(item) return data该函数把原数据集中的标签进行了改写，以方便后续使用。
def suffle(self,data): ''' parameters: data:元组数据 functions:对数据进行打乱重组 ''' new_data = list(data) random.shuffle(new_data) return np.array(new_data)因为直接加载后的数据集是按照0-9顺序存放的，我们要通过suffle函数将数据集打乱，并划分为训练集和测试集。
第三步，训练模型参数
这一步是模型的关键，我们需要通过训练集把模型中的参数训练出来，因为里面夹杂了很多矩阵运算和求导运算，为方便说明，这里给出一个简单的三层神经网络，并将里面的参数和变量标注出来，该图如下：
图（四） 训练直接从调用SGD函数开始，
nn.SGD(train_data) def SGD(self,data): ''' function:随即梯度下降算法来对参数进行更新 parameters: data:数据集 ''' #数据集大小 data_len = len(list(data)) for _ in range(self.epochs): #将数据集按照指定大小划分成小的batch进行梯度训练，mini_batchs中的每个元素相当于一个小的样本集 mini_batchs = [data[k:k+self.mini_batch_size] for k in range(0,data_len,self.mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batchs: #batch中的每个样本都会被用来更新参数 self.update_parameter_by_mini_batch(mini_batch)为了加快训练速度，在神经网络中并不是一次将全部数据都拿来训练，而是通过批处理进行逐步更新参数的。所以在SGD函数中，首先将训练数据集划分成小块数据送update_parameter_by_mini_batch函数进行参数更新操作。
def update_parameter_by_mini_batch(self,mini_batch): ''' functions:按照梯度下降法批量对参数更新 ''' #首先初始化每个参数的偏导数 nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] #将每个样本计算得到的参数偏导数进行累加 for mini_x, mini_y in mini_batch: #每个样本通过后向传播得到两个导数张量，表示对w，b的导数 delta_nabla_w,delta_nabla_b = self.derivative_by_backpropagate(mini_x, mini_y) nabla_w = [nw+dnw for nw,dnw in zip(nabla_w,delta_nabla_w)] nabla_b = [nb+dnb for nb,dnb in zip(nabla_b,delta_nabla_b)] #梯度下降法更新参数 self.weights = [w - self.eta * nw for w,nw in zip(self.weights,nabla_w)] self.biases = [b - self.eta * nb for b,nb in zip(self.biases,nabla_b)]在该函数中，我们会通过反向传播代价来更新参数，在mini_batch中，我们会把batch中每对样本对各参数的偏导数进行累加作为梯度下降法中的梯度，它不需要每个样本过来都要使用梯度下降法计算一次，这也是使用mini_batch速度能够加快速度的原因。
在上面的函数中，用到了derivative_by_backpropagate来进行反向传播，这个函数是整个模型的关键。
def derivative_by_backpropagate(self,x,y): ''' functions:通过后向传播算法来计算每个参数的梯度值 ''' #首先初始化每个参数的偏导数 nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] #激活值列表，元素为经过神经元后的激活输出，也即下一层的输入，此处记录下来用于计算梯度 activations = [x] #线性组合值列表，元素为未经过神经元前的线性组合,z=w*x+b zs = [] #初始输入 activation = x #首先通过循环得到求导所需要的中间值 for w, b in zip(self.weights,self.biases): z = np.dot(w,activation) + b zs.append(z) activation = self.sigmoid(z) activations.append(activation) #倒数第一层的导数计算，有交叉熵求导得来 delta = self.delta_crossEntrop(activations[-1], y) nabla_w[-1] = np.dot(delta.reshape(len(delta),1), activations[-2].reshape(1,len(activations[-2]))) nabla_b[-1] = delta #倒数第二层至正数第一层间的导数计算，有sigmoid函数求导得来 for i in range(2,self.nnLayers_size): z = zs[-i] delta = np.dot(self.weights[-i+1].transpose(),delta.reshape(len(delta),1)) delta_z = self.derivative_sigmoid(z) delta = np.multiply(delta, delta_z.reshape(len(delta_z),1)) nabla_w[-i] = np.dot(np.transpose(delta),activations[-i].reshape(len(activations[-i]),1)) delta = delta.reshape(len(delta)) nabla_b[-i] = delta return (nabla_w,nabla_b) def test(): #nothing在该函数中，我们定义两个列表分别来存储前向传导过程中计算的中间变量，它在后向传播计算偏导的时候会被用到，其中，zs列表保存的是图（四）神经元左侧的变量z，zt+1=wt?at+bt，activations列表保存的是图（四）神经元右侧的变量a，at=sigmoid(zt)
前向传导到输出层，这里我们用交叉熵来作为模型的代价函数，交叉熵求导过程如下（见【参考二】）：
其中倒数第二行的变换用到了：
因为我们在mini_batch中是一个样本一个样本进行反向传播计算的，所以上面公式中的求和求平均都可以去掉，且对w和b的求导项中均包括(σ(z)?y)，我们可以定义交叉熵的求导函数为：
def delta_crossEntrop(self,z,a,y): ''' parameters: z:激活函数变量 a:预测值 y:真实值 ''' return self.sigmoid(z) - y对最后一层的参数求导与其他层的参数求导过程不一样，因此要分两步来计算，但均属于求导的链式法则，如at+1对wt求导，则先会对zt+1求导，再乘以zt+1对wt的求导。对每个样本通过反向传播计算完偏导后返回给mini_batch，最后统一通过梯度下降法来对参数进行一次更新，然后进入下一次mini_batch的计算。
第四步，测试模型的分类能力
这里使用前面划分的测试集对已经训练好的神经网络进行测试，
def evaluation(self,data): ''' functions:性能评估函数 ''' result=[] right = 0 for (x,y) in data: output = self.feed_forword(x) result.append((np.argmax(output),np.argmax(y))) for i,j in result: if(i == j): right += 1 print("test data's size:",len(data)) print("count of right prediction",right) print("the accuracy:",right/len(result)) return right/len(result) def feed_forword(self,data): ''' parameters: data:输入的图片表示数据，是一个一维向量 functions:前向传导，将输入传递给输出，y = w*x + b return:传递到输出层的结果 ''' for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w,data) + b data = self.sigmoid(z) return data训练好模型后，参数w,b就可以拿来使用了，通过前向传导得到输出，然后计算预测准确率，使用以上代码跑的一个结果如下：
3、参考
【参考一】神经网络与深度学习 【参考二】交叉熵的求导推导
有希望在的地方，痛苦也成欢乐
