前馈神经网络

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6.2.2.1：线性输出单元

使用线性单元的高斯分布：

线性单元：无阈值限制的感知器。 给定特征h，一层线性输出层单元输出一个向量：

线性单元可以输出有条件的高斯分布的均值。

可以让高斯分布的协方差成为一个输入的函数，但是 要保证让协方差矩阵正定，线性单元难以做到。 由于线性单元的不饱和性质，使用梯度下降学习有一 13 定的困难。

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6.2.2.3：softmax单元模拟Multinoulli分 布

过程：

使用未归一化的log概率，其中z由线性层产生：
取对数并且归一化：


选取最大似然函数法学习获得cost function。
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6.2.2.3：softmax单元模拟Multinoulli分 布

未正则化的最大似然模型会让softmax预测在 训练集中观察到的每一个输出项的个数所占的比 例：

在简单的情况下，标准差不取决于输入，我们可以产 生新的参数w，用-logp(y;w(x))模型去学习。

异方差模型：对于不同的x值，模型可以预测在 输出y中不同的方差（？？）。

在异方差的模型里，我们简单地让方差成为f(x;Ө)的 一个输出值。 更好的方法是使用精度或精度的对角矩阵而非方差， 因为能够在梯度下降中表现的很好。 不管使用方差，标准差，还是精度，都要保证协方差 23 阵正定。

对于softmax,许多目标函数并没有像loglikelihood那样好。
不使用log模型，不太容易消除softmax函数中的指 数项，当指数项趋近于负无穷时会产生梯度消失现象。 关于softmax 函数性质：


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6.2.2.3：softmax单元模拟Multinoulli

关于softmax 函数性质：

饱和性质：当输入中存在zi相对于其他输入大得多时， softmax(z)i比值接近于1，当输入中存在zi相对于 其他输入小得多时， softmax(z)i比值接近于0.

对于softmax中的z的产生：

通过之前层的加权求和得到。 由于softmax输出之和为1，n元以及其推广

Maxout单元：

把z向量分组，每组k个值。
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6.3.1 ：修正线性单元以及其推广

Maxout单元性质：

可以学习一个分段线性，凸函数。 它是一个可学习的激活函数，因为我们W参数是学习
变化的，导致zj也是变化的，选取的最大值也是变的。


比如，我们有一个预测器f(x;Θ)想要预测y的平均 值。

我们使用一个足够强大的神经网络，我们可以认 为这个神经网络能够表示任何f,这些函数f只受到 像连续性有界性这样的特征限制。

根据上述观点，可以把cost函数看作是一个 functional(泛函)而不是function。 functional：把function映射为实数的映射。

6.3.3 ： 其他隐藏单元
Softmax单元有时候也可以作为隐层，被当作 一种选择器。 径向基函数（RBF单元）：


对于大多数x，易饱和至0，很难去优化。

Softplus单元： ，整流线性单 元的平滑版本，效果并没有Relu好。 Hard tanh单元：
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6.2：基于梯度的学习
对于机器学习模型，为了应用梯度下降我们必须 选择一个cost函数。 深度神经网络设计的一个重要方面是cost函数的 选择。 大多情况下，我们使用训练数据和模型预测之间 的cross-entropy（交叉熵）作为cost函数。

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6.2.1.1：使用最大似然学习条件分布
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6.2.1.2：学习条件统计
使用变分法得到两个结果： 结果一：


如果我们训练来自真实数据产生的样本分布，最 小化均方误差函数将会给出一个函数，该函数给 出了在输入为x时y的均值。
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6.2.1.2：学习条件统计
使用变分法得到两个结果： 结果二：

该函数产生出在输入为x时y的中值。 均方误差和平均绝对误差使用梯度学习时会产生 很差的结果。
maxout激活函数并不是一个固定的函数，是一个固 定的函数方程。 可以把线性修正单元看成是拥有两段的maxout单元。 Maxout单元会造成一定的冗余，这些冗余会一定程 度上抵制了神经网络中被称之为“灾难性忘却”的现 象。
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6.3.2 ： Logistic Sigmoid and Hyperbolic Tangent

可以把z中的任意一维度固定。比如令zn=0

可以利用概率之和为1的特点来模拟各单元之间 的竞争。
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6.2.2.4：其他输出单元
最大似然原则对几乎对任何种类的输出层都提供 了良好的设计cost函数的引导。 一般而言，函数f的输出并不是直接预测y的值， 而是提供了一个带参函数之上的y的分布。 比如我们要学习对于x，输出y的有条件的高斯协 方差。
取对数： 归一化: 得到结果：



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6.2.2.2：sigmoid单元模拟伯努利分布

选取最大似然函数法学习获得cost function。

这样成本函数中log可以化简sigmoid函数中的exp， 且只有函数得到正确答案时才会饱和。 使用均方误差作为损失函数，不管得到的是不是正确 答案cost函数都可能饱和。

大多数隐藏单元可以被描述成接受一个输入向量 x，进行计算z= ， 最后计算非线性激 活函数g（z）的值，大多数隐藏单元之间的不同 只是激活函数的不同。
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6.3.1 ：修正线性单元以及其推广

修正线性单元使用的激活函数：

在0点处不可导，大于0部分导数为1，小于0部分导 数为0。 收敛速度较快，有可能是因为它是线性的，且非饱和 导致。 ReLU 只需要一个阈值就可以得到激活值，计算简便。 “坏死现象”：在z<0时梯度为0，这样就导致这个 神经元有可能再也不会被任何数据激活。如果这个情 况发生了，那么这个神经元之后的梯度就永远是0了。
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优点：


缺点：

6.3.1 ：修正线性单元以及其推广

由于在zi小于0时出现的问题，作出如下改进：

当zi小于0时，增加一个非零比例系数得到：

绝对值修正单元：令α=-1有 Leaky ReLU:让α成为一个非常小的值。 PReLU:令α成为一个可学习的参数。



改进后效果与Relu单元相当或更好些。

逻辑回归sigmoid激活函数：
即： 双区正切激活函数：

即： 两者之间的关系：

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6.3.2 ： Logistic Sigmoid and Hyperbolic Tangent

逻辑sigmoid与双曲正切图像：
Sigmoid单元在输入非常大或非常小时容易饱和， 导致出现梯度消失情况，因此作为隐藏单元效果 不好。 相比之下，双曲正切比逻辑sigmoid要好一些。

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6.2.2：输出单元

cost函数的选择和输出单元联系紧密，大多数时 候，我们仅仅在数据分布和模型分布之间使用 cross-entropy。

如何选择输出单元决定着交叉熵函数的形式。
任意类型的神经网络单元作为输出也能作为隐藏 单元。 这部分，我们认为前馈网提供了由h=f（x;Θ） 定义的特征。输出层的任务就是完成神经网络要 执行的一种转变。

大多数现代神经网络是用最大似然训练的，其 cost函数为：
由于概率模型p不同，故cost函数是变化的。 很多的输出单元包括一个exp函数，这个exp函 数能够在参数是很负值的时候饱和，而loglikelihood的log函数会抵消输出单元的 exp。

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6.2.1.2：学习条件统计

与其训练一个全概率的分布p(y|x;Θ)，我们更 想仅仅训练一个在输入为x时，y的条件统计。

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6.1:以学习异或为例
目标：让 X = { [0, 0], [0 , 1] ,[1, 0], [1, 1] }在网络中获得正确的结果。 前期准备：


认为是回归问题 采用均方误差作为损失函数

假设选择线性模型
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6.1:以学习异或为例
通过求解正规方程得到 w=0,b=0.5 线性模型不能实现异或。
深度学习
第6章 深度前馈网络
1
概述
以学习异或为例 基于梯度的学习 成本函数 输出单元 隐藏单元 线性修正单元 Sigmoid单元和双曲正切单元 设计结构 反向传播算法

2
深度前馈网络

深度前馈网络也被称之为前馈神经网或者多层感 知机。
一个前馈网络定义了一个映射函数 y=f(x;θ )， 通过学习参数θ ，得到最接近样本数据的函数f* 估计。 “前馈”并不意味着网络中的信号不能反传，而 是指网络拓扑中不能存在回路或环（反馈）。
6.2.2.2：使用sigmoid单元的伯努利分布
很多任务要求预测y的一个二元取值，比如二分 类问题。 对于二项分布，我们只需要预测 时的 情况。 假设我们用线性单元来模拟二项分布：


缺陷：当 梯度变为0。
在[0，1]区间外时，输出的
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6.2.2.2：使用sigmoid单元的伯努利分布

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6.3 隐藏单元
很难去决定什么时候去选取哪种隐藏单元，也很 难事先去预测哪个单元会产生的效果会更好。 一些隐藏单元并不是在所有的输入点都是可微的。