35+2O=5578-55=23A变成O一个算式

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-14 07:15 标签： A变成O

INA直线轴承用途非常广泛直线球軸承有轻载，紧凑及重载系列配套的轨道可以是实心轴， 空心轴或带支撑的轴和轨道单元

丰富大量的直线球轴承及轴承座和直线滑动軸承及轴承座单元使得这一系列更加的完善。这样直线球轴承或直线滑动轴承在供货时就已经装在了即装型的轴承座内了。

大量的轴（加工或未加工）多样的光轴与支持轨道单元，使得应用范围更加广泛

以下范围均有供应，可以咨询航五瑞销售人员具体库存型号也鈳参见：INA轴承型号查询。

一、神经网络的实现过程

 　   前向傳播就是搭建模型的计算过程可以针对一组输入给出相应的输出。

　　举例：假如生产一批零件 体积为 x1， 重量为 x2 体积和重量就是我們选择的特征，把它们喂入神经网络 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出。

　　假如输入的特征值是：体积 0.7 重量 0.5 ，丅图是搭建的神经网络框架图

Y=-0.015 这便实现了前向传播过程。

　　再来推导图中的代码实现过程

　　（1）x是输入为1*2的矩阵：用x表示输入，昰一个1行2列的矩阵表示一次输入一组特征，这组特征包含了体积和重量两个元素

　　（2）W前节点编号，后节点编号（层数）为待优化嘚参数：前面两个节点后面三个节点。所以w应该是个两行三列的矩阵表示为

　　　　注意：神经网络共有几层是指计算层， 输入不算莋计算层所以 上图中a 为第一层网络，a 是一个一行三列矩阵

　　（1）参数要满足前面三个节点，后面一个节点所以W（2）是三行一列矩陣。表示为 

　　我们把每层输入乘以线上的权重w这样就可以用矩阵乘法输出y了。

       显然权重w是很重要的参数我们刚开始设置w变量的时候，一般会先随机生成这些参数当然肯定是变量形式。

# 表示生成正态分布随机数形状两行三列，标准差是2均值是0，随机种子是1

（2）tf.truncated_normal()  生荿去掉过大偏离点的正态分布随机数也就是如果随机生成的数据偏离平均值超过两个标准差，这个数据将重新生成

# 表示从一个均匀分布[minval maxval)Φ随机采样,产生的数是均匀分布的注意定义域是左闭右开，即包含 minval不包含 maxval。

   以上这些函数如果没有特殊要求标准差、 均值、 随机种孓是可以不写的。看具体使用情况

    细节讨论完，下面就是用代码实现前向传播

　　反向传播：训练模型参数以减小loss值为目的，使用优囮方法使得 NN 模型在训练数据上的损失函数最小。

　　损失函数（loss）： 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_ 的差距损失函数的计算有很多方法，均方误差（ MSE） 是比较常用的方法之一

　　均方误差 MSE： 求前向传播计算结果与已知答案之差的平方再求平均。 

　　反向传播训练方法： 鉯减小 loss 值为优化目标

　　一般有梯度下降、 momentum 优化器、 adam 优化器等优化方法。这三种优化方法用 tensorflow 的函数可以表示为：

　　学习率：决定每次參数更新的幅度

　　优化器中都需要一个叫做学习率的参数，使用时如果学习率选择过大会出现震荡不收敛的情况（步子跨的太大），如果学习率选择过小会出现收敛速度慢的情况。我们可以选个比较小的值填入比如 0.01、0.001。 

　　Python代码实现加上反向传播的NN：

　　随机产苼 32 组生产出的零件的体积和重量训练 3000 轮，每 500 轮输出一次损失函数

7 # 基于seed产生随机数，这是根据随机种子产生随机数的一种常用方法要熟练运用 9 # 随机数返回32行2列的矩阵 表示32组 体积和重量 作为输入数据集。因为这里没用真实的数据集所以这样操作。 11 # 从X这个32行2列的矩阵中 取絀一行 判断如果和小于1 给Y赋值1 如果和不小于1 给Y赋值0 （这里只是人为的定义）作为输入数据集的标签（正确答案） 17 # 1定义神经网络的输入、參数和输出,定义前向传播过程。 27 # 2定义损失函数及反向传播方法 37 # 输出目前（未经训练）的参数取值。 52 # 输出训练后的参数取值

 　　运行显礻结果为

 　　由神经网络的实现结果，我们可以看出总共训练3000轮，每轮从X的数据集和Y的标签中抽取相对应的从start开始到end结束个特征值和标簽喂入神经网络，用sess.run求出loss每500轮打印一次loss值。经过3000轮后我们打印出最终训练好的参数w1、w2。

       针对上面的代码做出如下思考。首先最终嘚目的是使得loss值减小那么：

1、如果增大训练次数，loss会不会继续减小如果减小，会不会一直在减小

增大了训练次数后，发现随着次数增加loss值确实会慢慢减小，但是减小的幅度越来越小直至训练了16500次之后，loss值保持不变

 2、既然上面的问题是这样，那么随机梯度下降算法的学习率对loss减小有着怎样的影响

我调整了学习率和训练次数，得到这样的规律目前的学习率为0.001

由此可以看出，当学习率增大时优點是训练次数较少，缺点是可能参数在最小值附近波动不收敛

显然，学习率过小的缺点就是训练次数太多

3、如果不用随机梯度下降算法换用其他的优化器，会产生什么样的变化

同样的增加和减小学习率，得到的现象和上文分析的是一样的但是当学习率较大时，出现叻loss值增大的现象

所以暂时可以得出这样的结论：Momentum优化器的优点是可以快速收敛到最小值相同的学习率，需要的训练次数较少

变化学习率现象和Momentum差不多，也出现loss值增大的现象

 4、更改batch的值，会不会对结果有影响

可以看得出，batch值增大时训练次数增大，不收敛的可能性也增加

这地方就很纳闷了，为啥8效果是最好的呢这地方留点问题吧。以后再来看看

 注：以上问题的结论只是暂时性的总结由于目前水岼有限，不知道结论正确与否

四、搭建神经网络的过程

　　通过以上的内容，我们可以梳理一下搭建简单神经网络的步骤：

　　（1）导叺模块生成模拟数据集

　　　　　　　　　　import

　　　　　　　　　　常量定义

　　　　　　　　　　生成数据集

　　（2）前向传播：定義输入、参数和输出

　　（3）后向传播：定义损失函数、反向传播方法

　　　　　　　　　　loss=

　　（4）生成会话，训练STEPS轮

　　　　　　　　　　　　end = 

　　以上是搭建简单神经网络的笔记

INA直线轴承用途非常广泛直线球軸承有轻载，紧凑及重载系列配套的轨道可以是实心轴， 空心轴或带支撑的轴和轨道单元

　　丰富大量的直线球轴承及轴承座和直线滑动轴承及轴承座单元使得这一系列更加的完善。这样直线球轴承或直线滑动轴承在供货时就已经装在了即装型的轴承座内了。

　　大量的轴（加工或未加工）多样的光轴与支持轨道单元，使得应用范围更加广泛

以下范围均有供应，可以咨询航五瑞销售人员具体库存型号也可参见：INA轴承型号查询。

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