14、神经网络与深度学习：架构选择、训练实践与优化策略

神经网络与深度学习：架构选择、训练实践与优化策略

1. 神经网络的学习内容与方式

神经网络的一个关键能力是架构内的权重能够将输入转换到非线性特征空间，从而解决非线性分类和回归问题。下面通过一个简单的练习来展示这一概念，使用 neurolab 包。

首先，在终端使用以下命令安装 neurolab 包：

$pip install neurolab

接着，使用 numpy 生成一个简单的非线性余弦函数，并训练一个神经网络来根据变量预测该余弦函数。设置多个神经网络架构，观察每个架构对余弦目标变量的预测效果：

import neurolab as nl
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

# 创建训练样本
x = np.linspace(-10, 10, 60)
y = np.cos(x) * 0.9
size = len(x)
x_train = x.reshape(size, 1)
y_train = y.reshape(size, 1)

# 创建具有不同层数的网络
d = [[1, 1], [45, 1], [45, 45, 1], [45, 45, 45, 1]]
for i in range(4):
    net = nl.net.