第二周——神经网络基础
1、二分类问题
（1）二分类器输入为sample feature vector，输出为0和1，用于预测该样本是否为正类，本质上是在计算给定样本，它属于正类的概率。
（2）input sample feature vector作为输入矩阵X的列向量，output label作为输出矩阵y的列向量。
（3）向量是矩阵的特殊形式，标量是向量的特殊形式。
（4）NN的矩阵的表示形式，Y=activation(WX+b)，W为权重矩阵，b为偏置向量。
2、logistic回归
（1）计算给定样本，它属于正类的概率，是一个二分类器。
（2）使用sigmoid激活函数的单神经元的网络，y^=logistic(z)，z=wx+b，w为权重向量，x为特征向量，b为偏置值，y^，z和b均为标量。
（3）往线性回归加上了一个非线性激活函数。
（4）more in sigmoid
3、logistic回归的损失函数
（1）针对样本i，损失函数为：L(y^i, yi)=-(ylogy^+(1-y)log(1-y^))。
这是一个凸函数，loss(w, b)刻画了real output 和 expect output之间的差异。
（2）if y=1, L = -logy^，调整模型参数使得loss尽可能小，则y^会尽可能大，则y^会趋近于1，即实际输出会趋近于真实输出；同理，if y=0，则y^会趋近于0。
（3）由于sigmoid函数将z归一化到(0, 1)之间，故y^的取值也只能在0和1之间。
（4）loss刻画了模型在某个样本之上的表现，成本函数cost function J(w, b)刻画了在整个训练集上的表现。
（5）J(w, b)=1/m * sum of loss function。
（6）The cost function is the average of the loss function of the entire training set. We are going to find the parameters w and b that minimize the overall cost function.
（7）logistic回归可以看作是一个使用sigmoid激活函数的单神经元的网络。
（8）机器学习是一个优化问题，我们说学到一个模型，学到这些模型参数，其实就是求解一个优化问题 =>
cost function/loss func作为目标函数（需要使得实际输出趋近于预期输出），优化变量是模型参数，调整模型参数，使得目标函数最小 =>
即找到全局最小值，最小值点即最优解（解空间即参数向量空间）=>
于是就学到了参数，我们就说从数据中学到了模型。
4、梯度下降法
（1）每一轮迭代，每一个min batch（可以是一个样本+label，也可以为整个训练集），update param，确定梯度方向，loss在loss曲面上沿着最速下降方向下降。
（2）如果函数只有一个变量，则使用导数符号d，若函数有多个变量，则使用偏导数符号。
5、导数
（1）导数：对于一元函数（即该函数只有一个变量），即（原）函数的导（函）数，自变量取各个值时，函数在该点的变化率，函数在该点切线的斜率。
（2）偏导：对于多元函数（该函数有多个变量），固定其他自变量，对当前变量求导数，只有当前变量可变，当前变量取各个值时，函数的变化率。
（3）微分：导数刻画了函数的变化率，微分则刻画了函数的增量，当自变量增加了Δx，因变量则增加Δy=Δx×y'。
6、更多导数的例子
主要是讲了如何计算函数的导数，直接看高数书即可。
一些导数计算公式
7、计算图
张量 -> 张量 -> 张量
TensorFlow
forward pass计算模型的输出和loss，backward pass通过链式求导计算loss关于各个模型参数的偏导，即用BP算法计算梯度。
8、在计算图中计算导数
（1）forward pass计算针对这个input-output pair的loss，the loss of min-batch = the average of loss func of min-batch data，该轮迭代的损失=各个min-batch的损失求平均。
（2）loss func是模型参数的函数，但是由于每个input sample和label可能是不一样的，所以每个输入输出对对应的损失函数也可能是不一样的。
（3）BP算法就是在反向地逐层计算梯度。针对每一个input-outpu pair，都会有一个前向和反向过程（非向量化实现）。
（4）y=f(z), z=g(x)，复合函数，计算y关于x的导数，链式法则，链式求导，dy/dx=dy/dz * dz/dx。
（5）一个简单的计算图，x -> m -> n -> y，dy/dx = dy/dm * dm/dx。简化表示为，dx = dm * dm/dx。
（6）更多详见下图：
在计算图中计算导数
（7）NN就是一个复合函数，backward pass通过BP算法计算针对这个input-output pair的梯度，求平均得到针对这个min-batch的梯度。
9、单样本训练logistic回归模型
单样本训练logistic回归模型
10、基于训练集（有m个输入输出对）训练logistic回归模型
（1）u=f(x), v=g(x), (u+v)' = u' + v'。
（2）我们只画针对一个input-output pair的计算图，针对每一个input-outpu pair，都会有一个前向和反向过程。
（3）这里实际上是一个BGD，求平均，得到针对整个训练集的梯度。
（4）训练的伪代码如下，也就是如何通过BP算法计算梯度，然后利用梯度下降求解该优化问题。
J = 0 // cost func
dw1 = 0 // dJ/dw1
dw2 = 0 // dJ/dw2
db = 0 // dJ/db
// 一轮迭代
for i=1 to m:
// forward pass
zi = wTxi+b // linear model
ai = sigmoid(zi) // the output of logistic regression model
J += -[yi*logai + (1-yi)log(1-ai)] // 每个input-output pair都会计算一个loss
// backward pass
dzi = ai - yi
dw1 += x1i*dzi // 每个input-output pair都会计算dloss/dw1
dw2 += x2i*dzi
db += dzi
J /= m // 得到整个训练集平均的loss
dw1 /= m // 得到针对整个训练集的梯度
dw2 /= m
db /= m
// update model param
w1 := w1 - LR * dw1
w2 := w2 - LR * dw2
b := b - LR * db
11、向量化
如果要计算两个向量的点积，使用np.dot(x, y)，向量化，避免显示的for循环（这是串行的）。
CPU和GPU都有SIMD指令，数据并行，加速代码的运行过程。
SIMD和向量化还有待继续学习！！
12、更多向量化的例子
u = np.exp(v)
u = np.log(v)
u = np.abs(v)
u = v**2
u = 1/v
13、向量化logistic回归
通过向量化，避免使用显示的for循环。
每个input sample作为输入矩阵X的列向量。
Z = wTX + b
A = sigmoid(Z)
X -> Z -> A，完成了logistic回归模型的一次forward pass。
14、向量化logistic回归的梯度计算
向量化之后，backward pass如何计算梯度，如何链式求导，还有待进一步学习。
向量化logistic回归的梯度计算
15、Python中的广播
（1）A矩阵和B矩阵为同型矩阵，则A和B可以做element wise的操作，例如+-*/。
（2）若A为m*n的矩阵，B为(m, 1)或(1, n)，或为一个标量，则Python的广播机制会复制堆叠使得B的shape与A一致，使得A和B可以做element wise的操作。
（3）若a为(1, n)的行向量，b为(m, 1)的列向量，它两会先复制堆叠使得shape一致，变成(m, n)，然后可以做element wise的操作。
16、Python numpy向量的一些注意事项
（1）不要使用rank 1 array，即不要使用秩为1的数组，例如a = np.random.randn(5)，a.shape为(5, )，这是一个秩为1的数组。
（2）使用(5, 1)的矩阵，将它视做列向量，使用(1, 5)的矩阵，将它视做行向量。
（3）使用断言来判断变量的shape，assert(a.shape == (5, 1))
（4）将shape为(5, )的变量通过reshape操作变为shape为(5, 1)的矩阵，即列向量。
17、logistic回归成本函数的一些解释
我们基于有标签数据集以监督学习的方式训练模型 =>
基于MLE的思想，既然该数据集出现了，则认为该数据集有这样的一些label概率是最大的 =>
调整模型参数，使得该概率最大 =>
由于label已知，而模型参数未知，故为似然函数 =>
取对数是为了易于计算（由于样本标签取值是条件独立的，所以该数据集有这样的一些label的联合概率可以转换为连乘的形式） =>
取负数，将负的训练集的对数似然函数作为目标函数，即成本函数。
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