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分类目录——Pytorch

我的一点理解

在某种意义上讲，深度学习=神经网络
是一个多层处理的过程
x0 -> y_1=f(Wx0) -> y_2=f(Wx1) -> y_3=f(Wx2) -> . . . -> y=f(Wx(n-1))
其中每一层
	先进行一轮“直”（线性的）的操作——y。=Wx，就是个加权，y。中的每一个数据都是对x中所有数据的一个加权和
	再进行一轮“弯”（非线性的）的操作——y_ =f(y。)，其中f()是一个非线性的函数，它把直的掰弯，可以构造更多的可能，拓展了深度学习的应用领域
*注：完整的“直”（线性的）操作部分应该还有一个偏置b，即y。= Wx+b，这里为了简化说明，就默认b=0了
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Pytorch是一个机器学习库，封装了大量机器学习的方法，这里说一下其中的激活函数，就是上面说的 f()

直接通过程序说明，解释在代码中注释

• 导入支持包

  import torch
  import torch.nn.functional as F     # 激励函数都在这
  from torch.autograd import Variable
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• 生成输入数据

  # 做一些假数据来观看图像
  x = torch.linspace(-5,5,200).unsqueeze(1)   # .unsqueeze()作用为增加1个维度，x.size=(200,1)
  x = torch.tensor(x)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
  x = Variable(x)
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• “直”（线性）的操作

  激活函数可以理解为 y_=f(Wx) ,

  为了后面更好的观察激活函数的效果， 这里令W=“1”， 即y=x，则y_=f(Wx)=f(x)

  整个网络假设就这么一层

  W = torch.eye(200)   # 对角矩阵
  # 当传入值为5是，W=
  # tensor([[1., 0., 0., 0., 0.],
  #         [0., 1., 0., 0., 0.],
  #         [0., 0., 1., 0., 0.],
  #         [0., 0., 0., 1., 0.],
  #         [0., 0., 0., 0., 1.]])
  W = Variable(W)
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• y_ = Wx

  y_ = W.mm(x)     # Wx, mm()是pytorch中的矩阵点乘
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• 激活

  # 几种常用的 激励函数    y_activate=f(y)=f(Wx)
  y_relu = F.relu(y_)
  y_sigmoid = F.sigmoid(y_)
  y_tanh = F.tanh(y_)
  y_softplus = F.softplus(y_)
  # y_softmax = F.softmax(y)  softmax 比较特殊, 不能直接显示, 不过他是关于概率的, 用于分类
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• 作图观察

  # 作图观察
  import matplotlib.pyplot as plt  # python 的可视化模块
  
  plt.figure(1, figsize=(8, 6))
  plt.subplot(221)
  plt.plot(x, y_relu, c='red', label='relu')
  plt.ylim((-1, 5))
  plt.legend(loc='best')
  
  plt.subplot(222)
  plt.plot(x, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid')
  plt.ylim((-0.2, 1.2))
  plt.legend(loc='best')
  
  plt.subplot(223)
  plt.plot(x, y_tanh, c='red', label='tanh')
  plt.ylim((-1.2, 1.2))
  plt.legend(loc='best')
  
  plt.subplot(224)
  plt.plot(x, y_softplus, c='red', label='softplus')
  plt.ylim((-0.2, 6))
  plt.legend(loc='best')
  
  plt.show()
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• 说明

  程序主要来自 激励函数 (Activation)，略有修改

  将程序按顺序复制即可执行

• 参考文献

  激励函数 (Activation)