Python实现深度神经网络：多层架构与参数初始化

本篇文章详细介绍了如何基于Python实现一个具有任意层数的深度神经网络，特别关注于神经网络的构建、神经元模型的工作原理以及在实际应用中的数据预处理。首先，文章通过图1和图2，用符号说明的方式展示了单层神经网络的构造，强调了神经元模型的基本流程，即线性函数（z=Wx+b）与激活函数（如sigmoid、tanh或ReLU）的组合，输出值为a=g(Wx+b)。 在实际案例中，作者提到一个天气数据集，其中包含气温、湿度、气压和降雨率等特征，用于预测下雨情况。训练数据集m_train用1和0分别标记下雨和不下雨，而测试数据集m_test则用于模型的验证。预处理步骤包括数据的中心化和标准化，即减去均值并除以标准差，这对于提升模型性能至关重要。 深度学习模型的通用建立方法分为几个步骤： 1. 定义模型结构，包括输入特征。 2. 初始化参数和超参数，如迭代次数、层数L、隐藏层大小、学习率α。 3. 迭代过程包括正向传播、计算损失函数、反向传播以及参数更新。 4. 使用训练参数进行预测，并针对深层网络的初始化提供了具体细节，强调了使用不同的初始化策略（如Zero、Random、He、Xavier等）的重要性。 表1和表2列举了不同层级的权重矩阵w、偏置向量b和激活函数z，以帮助读者理解网络结构。代码段1展示了如何使用随机数初始化参数，提醒读者注意避免过大或过小的初始值，以及选择合适的激活函数，如sigmoid用于二元分类的输出，ReLU则增加了网络的非线性。 本文提供了深度神经网络在Python中的实践指南，涵盖了模型构建、数据处理、参数设置和初始化技巧等内容，有助于理解和实现多层神经网络的应用。