04.1、多层感知机

04.1、多层感知机

一套完整流程：

• 处理数据
• 输出转换为有效地概率分布
• 损失函数
• 最小化模型参数

4.1.1 隐藏层

4.1.1.1. 线性模型可能会出错

• 线性意味着单调假设：
  任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正）， 或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。
• 很容易找出违反单调性的例子
• 简单来说，对于一些情况，线性模型的无法进行合理的表示

4.1.1.2. 在网络中加入隐藏层

• 在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。
• 最简单的方法是将许多全连接层堆叠在一起

多层感知机（multilayer perceptron），通常缩写为MLP。 下面，我们以图的方式描述了多层感知机。

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• 这个多层感知机有4个输入，3个输出，其隐藏层包含5个隐藏单元。
• 输入层不涉及任何计算，因此使用此网络产生输出只需要实现隐藏层和输出层的计算。 因此，这个多层感知机中的层数为2。
• 注意，这两个层都是全连接的。
• 每个输入都会影响隐藏层中的每个神经元， 而隐藏层中的每个神经元又会影响输出层中的每个神经元。

4.1.1.3. 从线性到非线性

需要激活函数，将线性转变为非线性

4.1.1.4. 通用近似定理

• 多层感知机可以通过隐藏神经元，捕捉到输入之间复杂的相互作用， 这些神经元依赖于每个输入的值
• 在一对输入上进行基本逻辑操作，多层感知机是通用近似器
• 虽然一个单隐层网络能学习任何函数， 但并不意味着我们应该尝试使用单隐藏层网络来解决所有问题

4.1.2. 激活函数

激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活，
它们将输入信号转换为输出的可微运算。 大多数激活函数都是非线性的。
由于激活函数是深度学习的基础，下面简要介绍一些常见的激活函数。

%matplotlib inline
import torch
from d2l import torch as d2l
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4.1.2.1. ReLU函数

修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）， 因为它实现简单，同时在各种预测任务中表现良好。

x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_grad=True)
y = torch.relu(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'relu(x)', figsize=(5, 2.5))

# 导数
y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of relu', figsize=(5, 2.5))
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4.1.2.2. sigmoid函数

sigmoid函数将输入变换为区间(0, 1)上的输出。
因此，sigmoid通常称为挤压函数（squashing function）： 它将范围（-inf, inf）中的任意输入压缩到区间（0, 1）中的某个值

y = torch.sigmoid(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'sigmoid(x)', figsize=(5, 2.5))  

# 导数图像
# 清除以前的梯度
x.grad.data.zero_()
y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of sigmoid', figsize=(5, 2.5))
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4.1.2.3. tanh函数

与sigmoid函数类似， tanh(双曲正切)函数也能将其输入压缩转换到区间(-1, 1)上。

y = torch.tanh(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'tanh(x)', figsize=(5, 2.5))

# 导数图像
# 清除以前的梯度
x.grad.data.zero_()
y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of tanh', figsize=(5, 2.5))

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4.1.3. 小结

• 多层感知机在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。

• 常用的激活函数包括ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数。