1. 什么是前向传播？

前向传播（Forward Propagation）是神经网络的推理过程。它将输入数据逐层传递，通过每一层的神经元计算，最终生成输出。

前向传播的公式

假设我们有一个简单的三层神经网络（输入层、一个隐藏层和输出层），网络的每一层计算如下：

$$z^{(1)}=W^{(1)}\cdot X+b^{(1)}$$
$$a^{(1)}=\sigma (z^{(1)})$$
$$z^{(2)}=W^{(2)}\cdot a^{(1)}+b^{(2)}$$
$$\hat{y}=a^{(2)}=\text{softmax}(z^{(2)})$$

其中，(W) 和 (b) 分别是权重矩阵和偏置，(\sigma) 是激活函数，(\hat{y}) 是网络的输出。

代码示例

我们用 Python 和 NumPy 来实现前向传播的过程：

import numpy as np

# 输入数据和网络参数
X = np.array([[0.5, 1.2]])
W1 = np.array([[0.4, 0.3], [0.2, 0.7]])
b1 = np.array([[0.1, 0.2]])
W2 = np.array([[0.6], [0.8]])
b2 = np.array([[0.3]])

# 激活函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 前向传播
z1 = np.dot(X, W1) + b1
a1 = sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, W2) + b2
output = sigmoid(z2)

print("网络输出:", output)

可视化前向传播

在这里，我们可以使用计算图来表示前向传播的过程。计算图中的每个节点代表一个操作或变量，箭头表示数据的流动。

2. 什么是反向传播？

反向传播（Backpropagation）是神经网络的训练过程，它通过计算损失函数的梯度来更新权重，从而最小化损失。

反向传播的原理

反向传播通过链式法则计算梯度。假设我们的损失函数是均方误差（MSE）：

$$L=\frac{1}{2}(\hat{y}-y{)}^2$$

对于每个权重 (W)，梯度更新规则为：

$$\frac{\partial L}{\partial W^{(2)}}={\delta }^{(2)}\cdot a^{(1)}$$

其中，(\delta^{(2)}) 是输出层的误差：

$${\delta }^{(2)}=\hat{y}-y$$

代码示例

我们可以用 Python 代码实现一个简单的反向传播：

# 假设真实标签
y = np.array([[1]])

# 计算损失
loss = 0.5 * (output - y) ** 2

# 反向传播
d_output = output - y
d_z2 = d_output * output * (1 - output)
d_W2 = np.dot(a1.T, d_z2)

d_a1 = np.dot(d_z2, W2.T)
d_z1 = d_a1 * a1 * (1 - a1)
d_W1 = np.dot(X.T, d_z1)

# 更新权重
learning_rate = 0.1
W2 -= learning_rate * d_W2
W1 -= learning_rate * d_W1

print("更新后的 W1:", W1)
print("更新后的 W2:", W2)

反向传播的计算图

我们同样可以用计算图来表示反向传播的过程，这有助于理解梯度如何在网络中流动。

3. 理解计算图

计算图（Computational Graph）是表示神经网络中计算过程的图形结构。通过计算图，我们可以直观地理解前向传播和反向传播。

在计算图中，节点表示操作（如加法、乘法、激活函数）或变量（如输入、权重），边表示数据流动。通过前向传播，计算图中的数据从输入流向输出；通过反向传播，梯度从输出反向传播到输入。

计算图的例子

下图展示了一个简单的计算图，表示前向传播和反向传播的过程。

4. 实战案例：手写数字识别

让我们用一个简单的手写数字识别的案例来巩固这些概念。我们将使用一个小型的神经网络，通过前向传播预测数字，通过反向传播调整权重。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 加载数据
digits = load_digits()
X = digits.data / 16.0
y = digits.target.reshape(-1, 1)

# 独热编码标签
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot = encoder.fit_transform(y)

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_onehot, test_size=0.3)

# 初始化网络参数
input_size = X_train.shape[1]
hidden_size = 64
output_size = y_train.shape[1]

W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
b1 = np.zeros((1, hidden_size))
W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
b2 = np.zeros((1, output_size))

# 训练过程
epochs = 1000
learning_rate = 0.01

for epoch in range(epochs):
    # 前向传播
    z1 = np.dot(X_train, W1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(a1, W2) + b2
    output = sigmoid(z2)
    
    # 计算损失
    loss = np.mean(0.5 * (output - y_train) ** 2)
    
    # 反向传播
    d_output = output - y_train
    d_z2 = d_output * output * (1 - output)
    d_W2 = np.dot(a1.T, d_z2)
    
    d_a1 = np.dot(d_z2, W2.T)
    d_z1 = d_a1 * a1 * (1 - a1)
    d_W1 = np.dot(X_train.T, d_z1)
    
    # 更新权重
    W2 -= learning_rate * d_W2
    W1 -= learning_rate * d_W1
    
    if epoch % 100 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss:.4f}")

通过上述代码，我们可以训练一个简单的神经网络来识别手写数字。在每个训练周期，网络通过前向传播计算输出，通过反向传播调整权重。

5. 总结

在本文中，我们深入探讨了前向传播、反向传播和计算图的概念，并通过代码示例和图示帮助理解这些复杂的过程。希望这些内容能帮助你更好地理解神经网络的工作原理。