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從本文開始，之后的三四篇我們都將沐浴在數(shù)學的海洋里，拼命地撲騰，這個系列我會盡力以通俗易懂的方式來講述這些數(shù)學知識。

1 函數(shù)

1.1 一次函數(shù)

在數(shù)學函數(shù)中最基本、最重要的就是一次函數(shù)。也就是函數(shù)之基礎、根本。它在神經網絡的世界里也同樣重要。

1.1.1 一元一次函數(shù)

這個函數(shù)可以用下面的式表示。 $a$ 被稱為斜率(用來控制直線的方向)， $b$ 被稱為截距（用來控制直線和原點的偏移）
$y=ax+b（a、b為常數(shù)，a\neq 0）$

當x、y兩個變量滿足上述公式時，就稱為變量y和變量x是一次函數(shù)關系。

有兩個變量 $x$ 和 $y$ ，如果對每個 $x$ 都有唯一確定的 $y$ 與它對應，則稱 $y$ 是 $x$ 的函數(shù)，用 $y=f(x)$ 表示。此時，稱 $x$ 為自變量， $y$ 為因變量。

一次函數(shù)的圖像是直線，如下圖的直線所示。

示例：一次函數(shù) $y=2x+1$ 的圖像如下圖所示，截距為 1，斜率為 2。

1.1.2 多元一次函數(shù)

上面我們說的 $y=ax+b$ 中有一個變量x，我們稱為一元，如果有多個變量，我們就稱為是多元的，比如下面的式子。（有幾個變量就是幾元的，也可以理解為維度）
$y=ax_1+bx_2+...+c（a、b、c為常數(shù)，a\neq 0，b\neq 0）$

當多個變量滿足上述公式時，也稱為變量y與變量是一次函數(shù)關系。

就像我們之前說的神經元的加權輸入 $z$ 就可以表示為一次函數(shù)關系。如果把作為參數(shù)的權重 $w_1、w_2、...、w_n$ 與偏置 $b$ 看作常數(shù)，那么加權輸入 $z$ h和 $w_1、w_2、...、w_n$ 就是一次函數(shù)關系。
$z=w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n+b$

1.2 二次函數(shù)

1.2.1 一元二次函數(shù)

剛剛我們接觸了一次函數(shù)，下面說說二次函數(shù)。二次函數(shù)很重要，像我們經常使用的代價函數(shù)平方誤差就是二次函數(shù)。二次函數(shù)由下面的式表示。
$y=ax^2+bx+c（a、b、c為常數(shù)，a\neq 0）$

二次函數(shù)的圖像是拋物線，如下圖所示。我們會發(fā)現(xiàn)拋物線的凹凸（開口朝向）是通過上方式子中 $a$ 的正負來決定的。

當 $a>0$ 時，拋物線向上開口，向下凸起
當 $a<0$ 時，拋物線向下開口，向上凸起。

所以當 $a>0$ 時該函數(shù)的 $y$ 存在最小值。（該性質是后面講的最小二乘法的基礎）

示例：二次函數(shù) $y=(x-1)^2+2$ 的圖像如右圖所示。從圖像中可以看到，當 $x=1$ 時，函數(shù)取得最小值 $y=2$ 。

1.2.2 多元二次函數(shù)

在我們實際的神經網絡中需要處理更多變量的二次函數(shù)，這些二次函數(shù)統(tǒng)稱多元二次函數(shù)，學會了一元二次函數(shù)，那么多元二次函數(shù)就不會太難了，下面我們以一個二元二次函數(shù)進行舉例。

就像我們使用的代價函數(shù)平方誤差c就是多元二次函數(shù):
$C=(x_1-t_1)^2$

1.3 單位階躍函數(shù)

之前，我們已經接觸過它了，還記得嗎，作為生物界神經元的激活函數(shù)。下面我們再說一遍吧。

單位階躍函數(shù)，在原點處不連續(xù)，也就是在原點處不可導，由于這兩個性質，所以單位階躍函數(shù)不能成為主要的激活函數(shù)。

$u(x)=\left\\{ \begin{matrix} 0\quad (x<0) \\\\ 1\quad (x\ge 0) \end{matrix} \right\\}$

單位階躍函數(shù)的圖像如下：

1.4 指數(shù)函數(shù)

什么是指數(shù)函數(shù)呢？我們之前講了一次函數(shù)和二次函數(shù)，其實只要把變量放到冪的位置，其實就是指數(shù)函數(shù)了，具有以下形狀的函數(shù)稱為指數(shù)函數(shù)，常數(shù) $a$ 被稱為函數(shù)的底數(shù)。
$y=a^x（a為正的常數(shù)，a\neq 1）$

指數(shù)函數(shù)的圖像是類似于撇的一種樣式，如下所示

上面說到底數(shù)，就不得不說自然常數(shù) $e$ ,又叫納皮爾數(shù)或歐拉數(shù)，它和派 $\pi$ 類似，是一個無限不循環(huán)小數(shù)，它的值如下
$e\approx 2.71828...$

1.4.1 sigmoid函數(shù)

上面說到自然常數(shù)e，那么就不得不提到大名鼎鼎的自然指數(shù)函數(shù) $e^x$ ,它在數(shù)學界有自己的標識exp或exp(x)

而我們這里所要講的是包含自然指數(shù)函數(shù)的復合函數(shù)sigmoid函數(shù)，它是神經網絡中很具有代表性的激活函數(shù)。它的公式如下
$\sigma (x)=\frac { 1 }{ 1+{ e }^{ -x } } =\frac { 1 }{ 1+exp(-x) }$

通過下方的圖像,我們可以看到，這個函數(shù)是光滑的，這就代表著這個函數(shù)處處可導，函數(shù)的取值在(0,1)區(qū)間內，那么這個函數(shù)值就可以用概率來解釋

1.5 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)

在計算機實際確定神經網絡時，我們需要首先給權重和偏置設定初始值，這樣神經網絡才能進行計算。而這個初始值怎么取呢，這個時候我們就會用到一個非常有用的工具，叫做正態(tài)分布，這里就不長篇大論的解釋啥是正態(tài)分布了，它也沒什么高大上的地方，就是概率分布中的一種分布方式，但是這個分布方式是及其復合人類和自然界的，有興趣的朋友可以去深入了解下。在這里只說一下，我們在給神經網絡分配權重和偏置時分配一個服從正態(tài)分布的隨機數(shù)，會比較容易取得好的結果。

正態(tài)分布是服從下面的概率密度函數(shù)的概率分布。公式如下
$f\left( x \right) =\frac { 1 }{ \sqrt { 2\pi \sigma } } { e }^{ -\frac { { (x-\mu ) }^{ 2 } }{ 2{ \sigma }^{ 2 } } }$

常數(shù) $\mu$ ：期望值（平均值）
$\sigma$ ：標注差

它的圖像如下，由于形狀像教堂的鐘，所以被稱為叫鐘形曲線

示例：試作出期望值 $\mu$ 為0、標準差 $\sigma$ 為1 的正態(tài)分布的概率密度函數(shù)的圖像。
$f\left( x \right)=\frac { 1 }{ \sqrt { 2\pi } } e^{ -\frac { x^{ 2 } }{ 2 } }$

2 數(shù)列

2.1 數(shù)列的含義

數(shù)列就是數(shù)的序列，比如下面就是偶數(shù)列的數(shù)列
$2,4,6,8,...$

數(shù)列中的每一個數(shù)都被稱為項，排在第一位的項叫做首項，排在第二位的項叫做第2項,以此類推，排在第n位的項叫做第n項(是不是有點廢話)，神經網絡中出現(xiàn)的數(shù)列都是有限的數(shù)列，這種數(shù)列叫做有窮數(shù)列，在有窮數(shù)列中最后一項稱為末項,數(shù)列中的數(shù)量稱為項數(shù),而像上面的偶數(shù)列是無窮數(shù)列

示例：考察下面的有窮數(shù)列的首項，末項以及項數(shù)
$1,3,5,7,9$

這個數(shù)列的首項是1，末項是9，項數(shù)是5

2.2 數(shù)列的通項公式

數(shù)列中排在第 $n$ 項的數(shù)通常用 $a_n$ 表示，這里 $a$ 是數(shù)列的名字，可隨意取。當想要表達整個數(shù)列時，使用集合的符號來表示，如 $\left\\{a_n\right\\}$

將數(shù)列的第 $n$ 項用一個關于 $n$ 的式子標書出來，那么這個式子被稱為通項公式，比如偶數(shù)列的通項公式就是下方的式子
$a_n=2n$

示例：求以下數(shù)列 $\left\\{b_n\right\\}$ 的通項公式
$1,3,5,7,9$
通項公式為 $b_n=2n-1$

在神經網絡中，神經元的加權輸入和輸出可以看成數(shù)列，比如使用下方的展示方式：

加權輸入：第 $l$ 層的第 $j$ 個神經元的加權輸入用 $z_j^l$
輸出：第 $l$ 層的第 $j$ 個神經元的輸出用 $a_j^l$

2.3 數(shù)列與遞推關系式

除了通項公式外，數(shù)列還有另外一種表示方式，就是用相鄰的關系式來表示，這種表示法被稱為數(shù)列的遞歸定義

一般，如果已知首項 $a_n$ 以及相鄰的兩項 $a\_n、a\_{n+1}$ 的關系式，那么就可以確定這個序列，這個關系式叫遞推關系式

示例：已知首項 $a_1=1$ 以及關系式 $a\_{n+1}=a\_n+2$ ，可以確定以下數(shù)列，這個關系式就是數(shù)列的遞推關系式。
$a\_{1}=1\\\\a\_{2}=a\_{1+1}=a\_{1}+2=1+2=3\\\\a\_{3}=a\_{2+1}=a\_{2}+2=3+2=5\\\\a\_{4}=a\_{3+1}=a\_{3}+2=5+2=7\\\\...\\\\a\_{1}=1,a\_{n+1}=a\_{n}+2$

2.4 聯(lián)立遞推關系式

下面我們演示一個問題，這個算法就是神經網絡中的誤差反向傳播中所用到的數(shù)列的解題算法聯(lián)立遞推算法。

示例：求以下兩個地推關系是定義的數(shù)列前3項，其中 $a_1=b_1=1$
$\begin{cases} a\_{ n+1 }=a\_{ n }+2b\_{ n }+2 \\\\ b\_{n+1}=2a\_{n}+3b\_{n}+1 \end{cases}$

解題：
$\begin{cases} a\_{ 2 }=a\_{ 1 }+2b\_{ 1 }+2=1+2\times 1=5 \\\\ b\_2=2a\_1+3b\_1+1=2\times 1+3\times 1+1=6 \end{cases}$
$\begin{cases} a\_{ 3 }=a\_{ 2 }+2b\_{ 2 }+2=5+2\times 6+2=19 \\\\ b\_{ 3 }=2a\_{ 2 }+3b\_{ 2 }+1=2\times 5+3\times 6+1=39 \end{cases}$

像這樣，將多個數(shù)列的遞推關系式聯(lián)合起來組成一組，稱為聯(lián)立遞推關系式。在神經網絡的世界中，所有神經元的輸入和輸出在數(shù)學上都可以認為是用聯(lián)立遞推式聯(lián)系起來的。例如，我們來看看之前文章中看過的一個神經元的圖片

在箭頭前端標記的是權重，神經元的圓圈中標記的是神經單元的輸出變量。于是，如果以 $a(z)$ 為激活函數(shù)， $b_1^3$ 、 $b_2^3$ 為第3層各個神經元的偏置，那么以下關系式成立：
${ a }\_{ 1 }^{ 3 }=a({ w }\_{ 11 }^{ 3 }{ a }\_{ 1 }^{ 2 }+{ w }\_{ 12 }^{ 3 }{ a }\_{ 2 }^{ 2 }+{ w }\_{ 13 }^{ 3 }{ a }\_{ 3 }^{ 2 }+{ b }\_{ 1 }^{ 3 })$
${ a }\_{ 2 }^{ 3 }=a({ w }\_{ 21 }^{ 3 }{ a }\_{ 1 }^{ 2 }+{ w }\_{ 22 }^{ 3 }{ a }\_{ 2 }^{ 2 }+{ w }\_{ 23 }^{ 3 }{ a }\_{ 3 }^{ 2 }+{ b }\_{ 2 }^{ 3 })$