神经网络(4)---神经网络是如何帮助我们学习复杂的nonlinear hypotheses

神经网络是如何一步步进行计算的，以及对计算过程的向量化

Z₁⁽²⁾,Z₂⁽²⁾,Z₃⁽²⁾are just weighted linear combination of input value x1,x2,x3.上图右边灰色框里面的为Z⁽²⁾，为3*1矩阵。

a₁⁽²⁾=g(Z₁⁽²⁾)......a⁽²⁾为3*1的矩阵，对Z⁽²⁾里面的每个元素应用g函数.

上述的计算我们可以分为两步，一步是计算Z⁽²⁾,一步是计算a⁽²⁾,如上图所示。

我们将input的x定义为a⁽¹⁾,所以将x写成a⁽¹⁾（将其做为第一层的activations）.

增加bias unit,a₀⁽²⁾=1，则a⁽²⁾为4*1矩阵.

最后的结果，计算z⁽³⁾,和a⁽³⁾=h_Θ^(x)=g(z(3)).

这个计算的过程也称为forward propagation,因为它的计算从input到output是一层一层推进(activation)的.我们将其计算过程向量化了，若我们按照右边绿色框中的进行计算的话，用矩阵与向量进行计算，这样计算更高效。

Neural network learning its own features

如果我们将左边的input遮住，只看右部分的话，和logistic regression很相似，如果我们只看右边蓝色部分的式子的话，我们会发现它和标准的logistic regression model是一样的(除了我们使用的是大写的Θ)，但是这部分所做的就是logistic regression,但是它的input是由hidden layer(layer 2)计算后的输出，即这部分所做的和logistic regression是一样的，除了logistic regression输入是x1,x2,x3,而它的输入是a₁⁽²⁾,a₂⁽²⁾,a₃⁽²⁾.

a₁⁽²⁾,a₂⁽²⁾,a₃⁽²⁾它们是自己learn function from input,从layer1到layer2的function是由Θ⁽¹⁾来构成的,所以神经网络不是feed x1,x2,x3 to logistic regression,而是自己学习自己的features(a₁⁽²⁾,a₂⁽²⁾,a₃⁽²⁾),然后将它们feed into logistic regression,并且取决于我们选择的Θ⁽¹⁾,你可以学习一些非常有趣复杂的features,然后你会得出一个better hypotheses(相比使用原始的x1,x2,x3或者x1,x2,x3的多项式来说)，总之算法在选择参数上是灵活的，选择了参数后得到a₁⁽²⁾,a₂⁽²⁾,a₃⁽²⁾，然后再将它们feed into logistic regression(即最后一个结点).

神经网络结构

architectures是指神经网络的连接方式，上图是一种不同的neural network architecture, layer2可以接收来自layer1的输入，然后计算出复杂的features,layer3接收来自layer2的输入，计算出更为复杂的features,layer4接收layer3的输出计算出比layer3复杂的features,然后得到very interesting nonlinear hypotheses.

layer1是input layer,layer4是output layer,layer2和layer3是hidden layer,除了input layer和output layer之外的layer叫做hidden layer.

总结:

1,知道了什么叫做forward propagation(传播)，从input layer到hidden layer再到output layer

2, 了解在计算中如何向量化来提高我们的计算效率

巴特西

神经网络(4)---神经网络是如何帮助我们学习复杂的nonlinear hypotheses

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