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前言：《深度学习入门，基于python的理论与实现》是非常好的一本书，封面有一条鱼。
作者是斋藤康毅，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。
本系列为该书的学习笔记。

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一、感知机

作者提到，感知机也是神经网络（深度学习）的起源算法。所以学习感知机是学习深度学习的重要思想。

1.考虑这样一个感知机

• x1,x2是输入信号，y是输出信号。w1,w2是权重，b是偏置。
  当$w_1{x}_1+w_2{x}_2+b$之和超过某个界限，也就是阈值的时候，神经元被激活。
• 权重：控制信号流动难度，值越大，通过的信号越大
• 偏置：调整神经元被激活的容易程度。

2.感知机的局限性

它只能表示一条直线分割的空间，也就是线性空间，无法表示更复杂的曲线分割的非线性空间。
但是如果是多层感知机，也就是再叠加一层，甚至更多层，就可以做到表示非线性空间。

二、神经网络基础

• 相比于刚刚感知机，需要人为设置权重，神经网络的引入就是解放我们的双手，因为神经网络可以自动从数据中学习合适的权重。

• 隐藏层的含义是它的神经元肉眼看不见（和输入输出层不一样）。
  鱼书根据实际上拥有权重的层数来表示网络的名称。比如上图，看似由3层神经元组成，实际上只有2层神经元有权重。所以称作“2层网络”。

1.激活函数

$$a=b+w_1{x}_1+w_2{x}_2\text{\hspace{1em}(2.1)}$$
$$y=h(a)\text{\hspace{1em}(2.2)}$$
首先，(2.1)计算加权输入信号和偏置的总和，记为$a$。然后式子(2.2）用h()函数把$a$转换为输出$y$。
$h(x)$会把输入信号的总和转换为输出信号。这种函数一般就称为激活函数。他的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。

$a$表示输入信号的总和，$h()$表示激活函数，$y$表示输出。
神经网络的激活函数必须是非线性函数，否则加深神经网络层数将没有任何意义

1.1 阶跃函数

以阈值为界限，一旦超过阈值，就切换输出。

阶跃函数（Step Function）
将输入转换为二值输出：当x > 0时输出1，否则输出0参数:x: 输入值，可以是标量、列表或NumPy数组返回:与x形状相同的NumPy数组，元素为0或1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def step_function(x):return np.array(x>0)
x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)#从-5到5，间隔0.1
y=step_function(x)
plt.plot(x,y)
plt.ylim(-0/1,1.1)#指定y轴范围
plt.show()

1.2 sigmoid函数

$$h(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\text{\hspace{1em}(2.3)}$$

Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。 在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。----------------“引自百度百科”

我们使用python绘制该曲线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义Sigmoid函数
def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 生成x轴数据（从-10到10，间隔0.1）
x = np.arange(-10, 10,0.1)  
y = sigmoid(x)
plt.plot(x, y, label=r"$\ h(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$", color='blue', linewidth=2)
plt.xlabel("x", fontsize=12)
plt.ylabel("h(x)", fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)  # 显示图例
plt.show()

1.3 sigmoid函数和阶跃函数的比较

• 平滑性:sigmoid函数是一条平滑的曲线。阶跃函数以0为界，输出发出急剧性的变化。
• 输出：输入越小输出越接近0，输入越大输出越接近1。且不管输入信号为多少，输出信号的值都在0到1之间。
• 都是非线性函数： 何为线性函数，指的是输出值是输入值的常数倍的函数。（$h(x)=cx$）。因此非线性函数指的是不像线性函数那样呈现出一条直线的函数。

1.4 ReLU函数

比较常用的一种激活函数，输入大于0时，直接输出该值；输入小于等于0时，输出0.
$$h(x)=\{\begin{array}{ll}x,& x>0\\ 0,& x\le 0\end{array}$$
使用Python绘制图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def relux(x):return np.maximum(0, x)#取最大值返回
x=np.arange(-6,6,0.1)
y=relux(x)
plt.plot(x,y)
plt.title('relux')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

2 多维矩阵运算

2.1多维数组

详细内容可见上一篇Python基础。

import numpy as np
list1=[1,2,3]
list2=[4,5,6]
list3=[7,8,9]
list4=[10,11,12]
A=np.array(list1)#一维
B=np.array([list1,list2])#二维
C=np.array([[list1,list2],[list3,list4]])#三维
print("A.dim=",np.ndim(A))#A的维数
print("A.shape=",A.shape)#表示A的形状
print("A.shape[0]=",A.shape[0])#表示 A 的第 0 个维度的大小，即 3。print("B.dim=",np.ndim(B))#A的维数
print("B.shape=",B.shape)#表示A的形状
print("B.shape[0]=",B.shape[0])#表示 A 的第 0 个维度的大小，即 3。print("C.dim=",np.ndim(C))#A的维数
print("C.shape=",C.shape)#表示A的形状
print("C.shape[0]=",C.shape[0])#表示 A 的第 0 个维度的大小，即 3。

输出结果：
A.dim= 1
A.shape= (3,)
A.shape[0]= 3
B.dim= 2
B.shape= (2, 3)
B.shape[0]= 2
C.dim= 3
C.shape= (2, 2, 3)
C.shape[0]= 2

A、B、C各是一维、二维、三维数组。
我其实有个比较不靠谱的区分法，看array()里面有几个嵌套 []，一层就是一维，两层就是二维，以此类推。
注意这里A.shape的结果是个元组（tuple）。

2.2 矩阵乘法

回顾线性代数所学内容即可。
$$AB=C$$
A的列数和B的行数相同。如果A是$n\ast m$，B是$m\ast k$，那么C是$n\ast k$。

下面用Python实现矩阵的乘法，需要用到np.dot()这个函数。
乘积也叫做点积

输入类型	np.dot(a, b) 行为
两个一维数组	向量内积（返回标量）
两个二维数组	矩阵乘法
高维数组	张量收缩（沿最后一个轴和倒数第二个轴计算）
标量 × 数组	报错（应使用 a * b 进行逐元素乘法）

A=np.array([1,2,3])
B=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
C=np.dot(A,B)
print(C)

结果

[30 36 42]
通过使用np.dot(多维数组的点积)，可以一次性计算出C的结果，哪怕C的元素有一千个，也可以一次运算得出。