文章目录
- 1 引言
- 2 基本结构
- 2.1 神经元
- 2.2 模型结构
- 3 训练过程
- 3.1 损失函数
- 3.2 反向传播
- 3.3 基于梯度的优化算法
- 4 总结
1 引言
神经网络可以被视为一个万能的拟合器，通过深层的隐藏层实现输入数据到输出结果的映射。神经网络的思想源于对大脑的模拟，在其发展过程中历了三大浪潮：感知器时代（1940s-1960s）、BP算法时代(1980-1995))和深度学习时代(2006-至今)。在深度学习时代，随着众多研究学者的投入和硬件的发展，从结构较为简单的前馈神经网络，到针对图像数据的卷积神经网络，到处理序列数据的循环神经网络，再到捕捉长距离依赖的transformer，神经网络在多个任务上展现出强大的生命力。2022年，基于transformer架构的ChatGPT的出现，掀起了一场大模型浪潮，在大数据、大参数量的训练下，模型产生了涌现现象，在语言理解、逻辑推理等能力上展现惊艳的能力。本文以最简单的前馈神经网络（Feed Forward Neural Network,FFNN）为例，首先介绍神经网络的基本框架，然后介绍模型的训练过程，为本系列奠定基础。
2 基本结构
2.1 神经元
神经元是构成前馈神经网络的基本组件，其基本原理是通过对输入进行加权、激活，实现信息的非线性处理和传递，一个神经元的结构如图1所示，其数学表达式如公式1所示。
h w , b ( x ) = f ( w T x + b ) (1) h_{w,b}(x)=f(w^Tx+b) \tag{1} hw,b(x)=f(wTx+b)(1)
加权：对于输入的多个信号，每个信号都关联了一个权重，该权重反映了输入信号对于输出的重要性。该权重在初始时被随机初始化，权重的值即模型训练的目的。对输入信号进行加权和偏置计算后，得到线性组合结果。
激活：激活将线性转化为非线性，使得能够拟合更复杂的函数。ReLu函数是最常用的激活函数之一，其数学表达式如公式2所示，当输入大于0时，输出不变，当输入小于0时，输出为0。ReLu函数以非常简单的方式增加了网络的非线性，具有易于求导的优点，使得模型在训练时具有较快的速度。
R
e
L
u
(
x
)
=
m
a
x
(
0
,
x
)
(2)
ReLu(x) =max(0,x)\tag{2}
ReLu(x)=max(0,x)(2)
2.2 模型结构
基于单个神经元，即可构建模型。前馈神经网络主要可分为三个部分：输入层、隐藏层和输出层，如图2为一个较简单的前馈神经网络：
输入层：与外界数据的直接接口，接收并传递数据到网络的下一层。
隐藏层：隐藏层可以有多层，每层中可以设置多个神经元。隐藏层实现对输入数据的特征提取，在学习过程中不断调整神经元的权重和偏置值，寻找输入数据到输出结果的最优表示。
输出层：网络的最后一层，给出最终的预测结果。输出层的结构与具体任务相关，在分类任务中，一般使用softmax函数得到概率分布，在回归任务中，可直接计算预测值。（分类任务对应离散，回归任务对应连续。）
从数学表达式来看，隐藏层的输出如公式3所示：
h
i
=
σ
(
w
1
i
1
×
x
1
+
w
2
i
1
×
x
2
+
b
)
(3)
h_i = \sigma (w_{1i}^1\times x_1 + w_{2i}^1\times x_2+b)\tag{3}
hi=σ(w1i1×x1+w2i1×x2+b)(3)
输出层的输出公式如公式4所示：
y
i
=
σ
(
w
1
i
2
×
h
1
+
w
2
i
2
×
h
2
+
w
3
i
2
×
h
3
+
w
4
i
2
×
h
4
+
b
)
(4)
y_i = \sigma (w_{1i}^2\times h_1 + w_{2i}^2\times h_2+ w_{3i}^2\times h_3 + w_{4i}^2\times h_4 + b)\tag{4}
yi=σ(w1i2×h1+w2i2×h2+w3i2×h3+w4i2×h4+b)(4)
公式3和公式4即模型前向计算的过程。
3 训练过程
训练过程即通过大量的数据样本，对模型中的权重及偏置参数进行学习，实现输入数据到输出结果的最优表示。
在模型的训练过程中，还包括三个部分：损失函数、反向传播算法和最优化方法。损失函数，又称为代价函数，反映了模型预测结果到目标结果之间的差值。反向传播算法基于损失函数计算网络中所有权重参数的梯度，这个梯度反馈给最优化方法，用来更新权重以最小化损失函数，使得预测结果不断接近目标结果。
3.1 损失函数
根据具体任务选择损失函数。在回归任务中，常用的损失函数有均方差损失函数，在分类任务中，常用的损失函数有交叉熵损失函数。
均方差损失函数： 计算预测值和目标值之间差值的平方和，来衡量预测的准确性，如公式5所示。
M
S
E
=
1
N
∑
(
y
i
−
y
^
i
)
2
(5)
MSE = \frac{1}{N}\sum(y_i-\hat{y}_i)^2\tag{5}
MSE=N1∑(yi−y^i)2(5)
其中， y i y_i yi为目标值， y ^ i \hat{y}_i y^i为预测值， N N N为样本数量。
交叉熵损失函数： 交叉熵损失函数衡量预测结果的概率分布和真实标签的的差异，如公式6所示。
C
E
=
−
1
N
∑
i
=
1
N
[
y
i
ln
y
^
i
+
(
1
−
y
i
)
ln
(
1
−
y
^
i
)
]
(6)
CE=-\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \ln \hat{y}_i+\left(1-y_{i}\right) \ln (1-\hat{y}_i)\right]\tag{6}
CE=−N1i=1∑N[yilny^i+(1−yi)ln(1−y^i)](6)
其中，
y
i
y_i
yi为真实标签，
y
^
i
\hat{y}_i
y^i为预测的概率分布，
N
N
N为样本数量。
3.2 反向传播
假设使用如图1所示的神经网络，损失函数为公式1，那么基于链式法则可以计算出神经网络中每一个参数的梯度。
（1）输出层的梯度
∂
C
E
(
W
,
b
)
∂
w
(
2
)
=
∂
C
E
(
W
,
b
)
∂
y
∂
y
∂
w
(
2
)
\frac{\partial CE(W, b)}{\partial w^{(2)}} = \frac{\partial CE(W, b)}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial w^{(2)}}
∂w(2)∂CE(W,b)=∂y∂CE(W,b)∂w(2)∂y
（2）隐藏层的梯度
∂ C E ( W , b ) ∂ w ( 1 ) = ∂ C E ( W , b ) ∂ y ∂ y ∂ h ∂ h ∂ w ( 1 ) \frac{\partial CE(W, b)}{\partial w^{(1)}} = \frac{\partial CE(W, b)}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial h}\frac{\partial h}{\partial w^{(1)}} ∂w(1)∂CE(W,b)=∂y∂CE(W,b)∂h∂y∂w(1)∂h
在更深的神经网络中，可通过递推由后一层的梯度计算出前一层的梯度，梯度从后往前进行计算，因此称为反向传播。
3.3 基于梯度的优化算法
在最优化问题中，可分为凸优化和非凸优化，其中凸优化可寻找到全局最优解，非凸优化问题复杂难以求解，只有通过各种策略和方法寻找近似解和局部最优解。神经网络的优化问题属于非凸优化问题，常用的优化算法有最速梯度下降法。由反向传播算法得到了每个参数的梯度，梯度反映了参数的调整方向，优化算法基于这些梯度，对权重值进行调整，使得损失值下降，预测值不断接近目标值。
最速下降法的步骤如下：
1.参数初始化：选择初始参数值 x ( 0 ) x(0) x(0)，可以是随机的或根据问题特点进行初始化。设定终止精度ε>0，以及迭代次数；
2.计算梯度：由反向传播算法得到梯度;
3.更新参数：取负梯度为下降方向（正梯度为损失值增长的方向），设置步长 α \alpha α（或学习率），沿着该方向移动步长；
4.阈值判断：如果所有W，b的变化值都小于停止迭代阈值ϵ，则跳出迭代循环，否则进入步骤2；
4.输出结果：输出最终的权重参数。
4 总结
本文介绍了一种较为简单的前馈神经网络，介绍其基本组件、模型结构、前向计算流程，并简单介绍了模型的训练原理。前馈神经网络是大多数深度模型的基石，在此基础上演化出更加结构更加复杂的深度模型，如在前馈神经的网络的基础上根据图像数据的特征，使用稀疏交互、等变表示和参数共享的思想设计出卷积神经网络。在transformer中，前馈神经网络被用来实现用自注意力机制，捕捉输入序列中的长程依赖关系，并更好地理解输入序列中的语义信息。
