day2~神经网络学习

前言

昨天简单和队友聊了一下，我们做的预测模型是多输入多输出的，输入是向量输出也是向量。

回归分析很难做到，通常传统机器学习算法都是单输出的（一个样本要么输出一个分类结果，要么输出一个回归数值）但是对于神经网络来说，网络可以输出的是个向量甚至是个多维的张量，因此用神经网络来做多输出是一件比较容易的事（至于使用什么样的网络结构，则是具体问题具体考虑的事情了）。

于是我今天转战开始学神经网络了。

准备从最基础的开始学。

其实我数模用的就是神经网络预测，也靠这个投了一篇很好的期刊，但是还是对原理迷迷糊糊的，心里其实很想学好神经网络。

所以这个算是一举多得了~

另外spss都能很好的实现神经网络和回归分析等一系列功能，但是我们会对其中的原理一无所知，考虑到我的远大理想，还是自己码代码实现比较好。

（话说做数模的时候都不屑于用spss

step 1：神经网络是什么

什么是神经网络？按我的理解，就和人的生物神经一样。

人一生下来，对这个世界近乎无知，通过不断地训练，认识新事物，了解新事物，最终有了自己的一套认知体系。

机器的神经网络也一样，通过大量的数据训练，学习到一些规律，就可以很好的预测数据了！（所以我们还需要大量的数据，据学长说用双目视觉采集。

所以这个不用担心哈哈

另外还有模型选择问题，共有二十几类模型，找到适用的模型，最好还能结合其他方法，这算一个创新点吧~

step 2：基本用法

大致流程就是：建立好每一个神经网络系统的每一个部件，把每个部件有序的联系起来，再把数据放进去进行运算，得到最后的结果。

 

开始写代码，又遇到了一个很难安装的库theano，于是开始打开csdn找解决方法，，，

这篇博客写的很好

(11条消息) 【python深度学习】theano环境搭建/安装_竹聿Simon的博客-CSDN博客_python theano

键入安装时，又遇到了pip版本太低的问题。

。

开始更新pip版本

 2.1MB下载了几分钟，，

 开始安装theano，速度真的很慢，有加速的方法吗？？小白落泪

step3：神经网络选择

大致查了一些资料

keras

是一个非常方便的深度学习框架，支持多个输入和混合输入（混合输入即为不同类型的数据）。

它以TensorFlow或Theano为后端。

用它可以快速地搭建深度网络，灵活地选取训练参数来进行网路训练。

总之就是：灵活+快速。

tensoflow

深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。

除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。

在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。

训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。

这个过程中有两个主要的问题：1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理，使得整个模型代价非常大。

2. 手动求导耗时非常久。

所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多时间来训练模型。

另外还看了BP神经网络和卷积神经网络。

step4：结语

看了很多算法，后续就是敲定算法→学算法+获得数据→实现预测了，其实不难做hh

（又水了一天，看资料果然比上手码代码幸福得多~