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人工神經網絡 (ANN) 已成功應用于許多需要人工監督的日常任務，但由于其復雜性，很難理解它們的工作方式和訓練方式。

在這篇博客中，我們深入討論了神經網絡是什么、它們是如何工作的，以及如何將它們應用于諸如尋找異常值或預測金融時間序列之類的問題。

在這篇文章中，我嘗試直觀地展示一個簡單的前饋神經網絡如何在訓練過程中將一組輸入映射到不同的空間，以便更容易理解它們。

數據

為了展示它是如何工作的，首先我創建了一個“ toy”數據集。它包含 400 個均勻分布在兩個類（0 和 1）中的樣本，每個樣本具有兩個維度（X0 和 X1）。

注：所有數據均來自三個隨機正態分布，均值為 [-1, 0, 1]，標準差為 [0.5, 0.5, 0.5]。

網絡架構

下一步是定義ANN的結構，如下：

隱藏層的維度最?。? 個神經元）以顯示網絡在 2D 散點圖中映射每個樣本的位置。

盡管前面的圖表沒有顯示，但每一層都有一個修改其輸出的激活函數。

•輸入層有一個linear激活函數來復制它的輸入值。

•隱藏層具有ReLU或tanh激活函數。

•輸出層有一個sigmoid激活函數，可以將其輸入值“縮小”到 [0, 1] 范圍內。

訓練

除了網絡的架構之外，神經網絡的另一個關鍵方面是訓練過程。訓練 ANN 的方法有很多種，但最常見的是反向傳播過程。

反向傳播過程首先將所有訓練案例（或一批）前饋到網絡，然后優化器根據損失函數計算“如何”更新網絡的權重，并根據學習率更新它們。

當損失收斂、經過一定數量的 epoch 或用戶停止訓練時，訓練過程停止。一個epoch 表示所有的數據送入網絡中， 完成了一次前向計算 + 反向傳播的過程。

在我們的研究案例中，該架構使用隱藏層中的 2 個不同激活函數（ReLU 和 Tanh）和 3 個不同的學習率（0.1、0.01 和 0.001）進行訓練。

在輸入樣本周圍，有一個“網格”點，顯示模型為該位置的樣本提供的預測概率。這使得模型在訓練過程中生成的邊界更加清晰。 

# figure holding the evolution  
f, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6), gridspec_kw={'height_ratios':[.9]})  
f.subplots_adjust(top=0.82)  
# camera to record the evolution  
camera = Camera(f)  
# number of epochs  
epochs = 20  
# iterate epoch times  
for i in range(epochs):  
    # evaluate the model (acc, loss)  
    evaluation = model.evaluate(x_train, y_train, verbose=0)  
    # generate intermediate models  
    model_hid_1 = Model(model.input, model.get_layer("hidden_1").output)  
    model_act_1 = Model(model.input, model.get_layer("activation_1").output) 
     # generate data  
    df_hid_1 = pd.DataFrame(model_hid_1.predict(x_train), columns=['X0', 'X1'])  
    df_hid_1['y'] = y_train  
    df_act_1 = pd.DataFrame(model_act_1.predict(x_train), columns=['X0', 'X1'])  
    df_act_1['y'] = y_train  
    # generate meshgrid (200 values)  
    x = np.linspace(x_train[:,0].min(), x_train[:,0].max(), 200)  
    y = np.linspace(x_train[:,1].min(), x_train[:,1].max(), 200)  
    xv, yv = np.meshgrid(x, y)  
    # generate meshgrid intenisty  
    df_mg_train = pd.DataFrame(np.stack((xv.flatten(), yv.flatten()), axis=1), columns=['X0', 'X1'])  
    df_mg_train['y'] = model.predict(df_mg_train.values)  
    df_mg_hid_1 = pd.DataFrame(model_hid_1.predict(df_mg_train.values[:,:-1]), columns=['X0', 'X1'])  
    df_mg_hid_1['y'] = model.predict(df_mg_train.values[:,:-1])  
    df_mg_act_1 = pd.DataFrame(model_act_1.predict(df_mg_train.values[:,:-1]), columns=['X0', 'X1'])  
    df_mg_act_1['y'] = model.predict(df_mg_train.values[:,:-1])  
    # show dataset        
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_mg_train, hue='y', x_jitter=True, y_jitter=True, legend=None, ax=axes[0], palette=sns.diverging_palette(220, 20, as_cmap=True), alpha=0.15) 
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_train, hue='y', legend=None, ax=axes[0], palette=sns.diverging_palette(220, 20, n=2)) 
    ax.set_title('Input layer')  
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_mg_hid_1, hue='y', x_jitter=True, y_jitter=True, legend=None, ax=axes[1], palette=sns.diverging_palette(220, 20, as_cmap=True), alpha=0.15) 
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_hid_1, hue='y', legend=None, ax=axes[1], palette=sns.diverging_palette(220, 20, n=2)) 
    ax.set_title('Hidden layer')  
    # show the current epoch and the metrics  
    ax.text(x=0.5, y=1.15, s='Epoch {}'.format(i+1), fontsize=16, weight='bold', ha='center', va='bottom', transform=ax.transAxes)  
    ax.text(x=0.5, y=1.08, s='Accuracy {:.3f} - Loss {:.3f}'.format(evaluation[1], evaluation[0]), fontsize=13, ha='center', va='bottom', transform=ax.transAxes)  
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_mg_act_1, hue='y', x_jitter=True, y_jitter=True, legend=None, ax=axes[2], palette=sns.diverging_palette(220, 20, as_cmap=True), alpha=0.15) 
    ax = sns.scatterplot(x='X0', y='X1', data=df_act_1, hue='y', legend=None, ax=axes[2], palette=sns.diverging_palette(220, 20, n=2)) 
    ax.set_title('Activation')  
    # show the plot  
    plt.show()  
    # call to generate the GIF  
    camera.snap()  
    # stop execution if loss <= 0.263 (avoid looping 200 times if not needed)  
    if evaluation[0] <= 0.263:  
        break  
    # train the model 1 epoch  
    model.fit(x_train, y_train, epochs=1, verbose=0) 

ReLU 激活

Tanh 激活

注意：使用的損失函數是二元交叉熵，因為我們正在處理二元分類問題，而優化器是對原始隨機梯度下降 (SGD) 稱為 Adam 的修改。當epoch達到 200 或損失低于 0.263 時，模型訓練停止。