每天五分钟机器学习：神经网络模型是如何完成数据训练任务的？

本文重点

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，它由大量的神经元（或称为节点）相互连接而成，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过一定的权重和激活函数进行处理，产生输出信号。这种结构使得神经网络能够学习和识别复杂的模式和数据关系。本文详细解释神经网络模型如何完成数据训练任务。

简单来看

1.构建一个神经网络结构，然后随机初始化权值，通常很小，接近为0。

2.我们执行前向传播算法，也就是对该神经网络的任意一个输入x，计算出对应的hθ(x)的值

3.计算出代价函数J(θ)

4.执行反向传播算法来算出这些偏导数

5.利用数值检验方法检验这些偏导数（这里可以证明反向传播是否是正确的，如果是正确的那么执行第六步，进行优化代价函数时要梯度检验停止掉)

6. 使用梯度下降优化算法来最小化代价函数

神经网络中的代价函数J(θ)是一个非凸函数（非凸并不一定是凹），理论上是能停留在比较好的局部最小值的位置（可能不是全局最小值），但也不错。

代价函数J(θ)度量的就是这个神经网络对训练数据的拟合情况，所以如果某些参数θ对应的J(θ)非常小时，那么hθ(x)和y可能非常的接近，同理，如果J(θ)非常大时，那么hθ(x)和