人工AI — 神经网络构建初步

人工AI — 神经网络构建初步

在之前我就一直对人工智能感兴趣，就去了解那些基本原理啊包括其他一些人的博客，后面就干脆直接实战了，我会从“新”电脑的角度开讲。我会引用我之前参考的博客结合我后期我自己的实际操作步奏，尽量让你一看就会吧。。。

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先来简单的了解一下吧，(｡•﹃•｡)阿巴阿巴阿巴

神经网络并不是一个新概念，1943年，由沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出。

我们将构建一个没有隐藏层或感知器的单层神经网络。它由一个包含训练示例、突触或权重以及神经元的输入层和一个含有正确答案的输出层组成。神经网络图形如下所示：

此外，需要了解一些如sigmoid和导数之类的数学概念，以清楚神经元的学习方式。神经元只需进行简单操作，即取一个输入值，乘以突触权重。之后，对所有这些乘法结果求和，并使用sigmoid函数获得0到1内的输出值。

神经元表示：

Sigmoid函数：

问题界定

输入层上有数字序列。我们预期的理想结果是，在数据集样本中，如果输入第一个数字是1，则神经网络返回1；如果第一个数字是0，则返回0。结果在输出层中显示。问题集如下图：

那么现在开始吧٩( ‘ω’ )و get！

如果是刚安装Linux（全代码那种），可能还要先配置一下网络环境（动态配置网络环境：dhclient）和安装一下ssh（后期可以在内网的另一台机子上控制输入指令，这样就可以更好的粘贴复制了（斜眼笑））

先是要安装一下pip（pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。），后面是要用pip安装numpy的，下载安装脚本：

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

部分 Linux 发行版可直接用包管理器安装 pip，如 Debian 和 Ubuntu：

sudo apt-get install python-pip

当然如果你已经下载好了pip（如果你在 python.org 下载最新版本的安装包，则是已经自带了该工具。Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。）
则查看一下版本或升级：
查看版本：

pip --version 

升级pip：

pip install -U pip

如果升级出现了问题就用这个 QAQ：

sudo easy_install --upgrade pip

NumPY（NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。）安装命令：

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

–user 选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。
默认情况使用国外线路，如果国外线路太慢，那我们使用清华的镜像就可以了:

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux 下安装:
Ubuntu & Debian

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

CentOS/Fedora

sudo dnf install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel

Mac的话就用这个：

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装成功，即可进入编码部分。将NumPy导入Python文件中：

import numpy as np

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训练神经网络٩( ‘ω’ )و get！

首先，创建一个sigmoid函数：

def sigmoid(x):
    return 1 / (1+np.exp(-x))

其次，定义训练示例、输入(4×5矩阵)和输出：

training_inputs = np.array([[0,0,1