《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-03多层网络学习算法之误差逆传播算法

news2024/10/30 10:09:53

1、背景

由于多层网络的学习能力比单层感知机要强很多，想要训练多层网络的话，感知机的学习规则显然不使用，需要更强大的学习算法来进行训练。「误差逆传播」算法就是最杰出、最成功的神经网络学习算法之一。

现实世界的业务大多数以来使用该算法进行训练。

2、作用

不仅可以用于「多层前馈神经网络」，还适用于其它类型的神经网络，例如「训练递归神经网络」。

3、概念

误差逆传播（error BackPropagation，简称BP）算法，通常说的「BP网络」，一般是指用BP算法训练的「多层前馈神经网络」

4、推理

对于前文所述的西瓜案例来说，首先需要将离散属性处理，如果属性值之间存在序列关系，则可进行连续化，例如高、矮。否则通常转化为k维向量，k为属性值数。

给定训练集 $D=\left \{ (x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m}) \right \}$

其中输入示例x拥有d个属性描述（d个输入神经元）。输入层神经元的集合表示为：

$X=\left \{ x_{1},x_{2},...,x_{d} \right \},x_{i}\in X$

输出 $l$ 维向量（ $l$ 个输出神经元）。输出层神经元的集合表示为：

$Y=\left \{ y_{1},y_{2},...,y_{l} \right \},y_{j}\in Y$

假设该算法为「单隐层前馈神经网络」，其隐层的神经元为 $q$ 个。隐含层神经元集合表示为：

$B=\left \{ b_{1},b_{2},...,b_{q} \right \},b_{h}\in B$

设「输入层>>隐含层」的权重用 $V_{ih}$ 表示，「隐含层>>输出层」的权重用 $W_{hj}$ 表示。其网络图表示如下：

根据上图我们可以求出「隐含层」中第h个神经元 $b_{h}$ 的输入为：

$\alpha _{h}=x_{1}V_{1h}+x_{2}V_{2h}+...+x_{d}V_{dh}=\sum_{i=1}^{d}x_{i}V_{ih}$

还可以求出「输出层」中第j个神经元 $y_{j}$ 的输入为：

$\beta_{j}=b_{1}W_{1j}+b_{2}W_{2j}+...+b_{d}W_{qj}=\sum_{h=1}^{q}b_{h}W_{hj}$

假设「隐含层」和「输出层」神经元都使用Sigmoid激活函数：

$sigmoid(x)=\frac{e^{x}}{e^{x}+1}=\frac{1}{1+e^{-x}}$

也就是「对率函数」

对于训练样例 $\left ( x_{k},y_{k} \right )$ ，假定神经网络模型的输出集合为：

$\widehat{Y}=\left \{ \widehat{y}_{1}^{k},\widehat{y}_{2}^{k},...,\widehat{y}_{l}^{k} \right \},\widehat{y}_{j}^{k}\in \widehat{Y}$ ，则：

$\widehat{y}_{j}^{k}=f(\beta _{j}-\theta _{j})=f(\sum_{h=1}^{q}b_{h}W_{hj}-\theta _{j})$

则该神经网络在 $\left ( x_{k},y_{k} \right )$ 上的均方误差为：

$E_{k}=\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{l}\left ( \widehat{y}_{j}^{k}-y_{j}^{k} \right )^{2}$ （这里的 $\frac{1}{2}$ 是为了后续求导的便利）

上面的神经网络图中，有以下权重和阈值需要确定：

①输入层>>>隐层

权重个数= $d\times q$ ，用「 $V_{ih}$ 」表示

阈值个数= $q$ ，用「 $\gamma _{h}$ 」表示

②隐层>>>输出层

权重个数= $q\times l$ ，用「 $W_{hj}$ 」表示

阈值个数= $l$ ，用「 $\theta _{j}$ 」表示

综合①②，上述神经网络中，需要确定的参数个数有： $(d\times q)+q+(q\times l)+l=q(d+1+l)+l$

BP是一个迭代学习算法，在迭代的每一轮中，采用光仪的感知机学习规则对参数进行更新估计。

任意参数 $\nu$ （ $V_{ih}$ 、 $\gamma _{h}$ 、 $W_{hj}$ 、 $\theta _{j}$ 的集合）的更新估计为：

$\nu \leftarrow \nu +\bigtriangleup \nu$

所以我们需要求出更新梯度： $\Delta W_{hj}$ 、 $\Delta \theta _{j}$ 、 $\Delta V_{ih}$ 、 $\Delta \gamma _{h}$ ，才可以估计以下参数：

输出层-权重： $W_{hj}\leftarrow W_{hj}+\Delta W_{hj}$

输出层-阈值： $\theta _{j}\leftarrow \theta _{j}+\Delta \theta _{j}$

隐藏层-权重： $V_{ih}\leftarrow V_{ih}+\Delta V_{ih}$

隐藏层-阈值： $\gamma _{h}\leftarrow\gamma _{h}+ \Delta \gamma _{h}$

4.1.求解「输出层-权重」更新公式 $\Delta W_{hj}$

下面我们以上图神经网络中「隐含层>>输出层」的连接权 $W_{hj}$ 为例来进行推倒，本次推到采用「梯度下降(gradient descent)」策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整。

梯度下降法是一种优化算法，广泛用于机器学习和深度学习中，特别是用于求解最小化损失函数的问题，比如线性回归和神经网络训练。其基本思想是通过沿着目标函数（通常是对数似然损失或其他成本函数）梯度的反方向迭代更新模型参数，使得损失函数值逐渐减小。

以下是梯度下降的基本步骤：

初始化：随机选择一组初始参数值。

计算梯度：对于当前参数，计算目标函数关于这些参数的梯度，梯度表示了函数值上升最快的方向。

更新参数：将当前参数减去一个小的学习率乘以梯度，这个学习率决定了每次迭代移动的步长，防止跳过全局最优。

重复迭代：不断重复上述过程，直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数、梯度接近于零或验证误差不再降低等）。

梯度下降有多种变体，包括批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch GD），以及动量梯度下降（Momentum）、自适应学习率算法（如Adam）等，它们旨在提高收敛速度、稳定性和效率。

对在 $\left ( x_{k},y_{k} \right )$ 上的均方误差，给定学习率 $\eta$ ， $\eta \in \left ( 0,1 \right )$ 通常被设置为最小正数，例如0.1。有：

$\bigtriangleup W_{hj}=-\eta \frac{\partial E_{k}}{\partial W_{hj}}$

这就是「链式法则」

链式法则：

也称为链规则（Chain Rule），是微积分中用于求复合函数导数的一种基本方法。当有一个复合函数是由两个或更多简单函数相乘、相除或者逐层应用的函数构成时，我们可以通过对每个简单函数求导，并将结果连接起来来计算整个复合函数的导数。这个过程类似于数学链条，每一环（即每个简单函数的导数）影响下一环。

在计算链式法则之前，我们先回顾一下复合函数(function composition)的求导法则。所谓的复合函数，在本质上

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