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从零开始用Python构建神经网络

动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。

构建一个神经网络需要以下步骤：确定问题类型：首先，你需要确定你要解决的问题类型。神经网络可以用于解决各种问题，如图像识别、自然语言处理、预测等。数据收集：根据你的问题类型，你需要收集相关的数据。

我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。 应用Sigmoid函数 我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1， 0， 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。

相关问答

Q1: BP神经网络——Python简单实现三层神经网络(Numpy)

1、应用Sigmoid函数 我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。 训练模型 这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入将具有权重（正或负）。

2、神经网络能很好地解决不同的机器学习问题。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量。

3、我们将带着读者一起亲手实现一个BP神经网络（不使用任何第三方的深度学习框架）来解决一个具体的问题。

4、BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。

5、在深度学习出现之前，隐含层的层数通常为一层，即通常使用的神经网络是3层网络。BP网络采用的传递函数是非线性变换函数——Sigmoid函数（又称S函数）。其特点是函数本身及其导数都是连续的，因而在处理上十分方便。

Q2: 如何用python把一个很大的数归约到0-1之间

1、以下是使用random模块生成0到1之间的随机浮点数的代码，并使用print()将结果输出：执行上述代码，会在屏幕上打印出一个0到1之间的随机浮点数，示例输出如下：每次执行结果都有可能不同，因为生成的数是随机的。

2、方法一：Python可以通过将整数转换成字符串，然后查询字符串的长度来获取一个整数的位数。例如，我们可以使用input函数来获取用户输入的整数，然后将其转换为字符串，并使用len函数获取它的长度，最后输出即可。

3、解决办法有三种：用 join() 函数，但我发现使用join函数要求列表中的元素都是字符串，所以需要将列表中的元素都转换为字符串。

4、根据列表的长度n生成一个0到n序列号的列表。然后使用冒泡排序的方法同时对两个列表排序，排序完成后，序列列表就是你要的。至于写入文件，可以使用open按一般文件内容写入。

5、可以使用Python内置的random模块来生成0-1之间的随机数，并使用文件操作将它们写入文件中。

Q3: pytorch中BCEWithLogitsLoss&CrossEntropyLoss函数

self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=none) # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 这里reduction用none因为在forward里返回的时候取mean。刚开始看这几行非常confused，查了很久。

BCELoss：Binary Cross Entropy Loss，二值交叉熵损失，适用于0/1二分类。计算公式 是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为gt，y_hat为预测值。

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