神经网络（四）—— 梯度下降和Tensorflow简介

本系列为慕课网《深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战》视频笔记，希望自己能通过分享笔记的形式更好的掌握该部分内容。
往期回顾：
神经网络（一）—— 机器学习、深度学习简介
神经网络（二）—— 神经元、Logistic回归模型
神经网络（三）—— 神经元多输出

神经网络训练

由于需要求解的参数众多、约束条件是数据，所以不能用直接求解的方式计算神经网络参数。

• 下山算法：找到方向→走一步→找方向→走一步→···

在神经网络中有一个类似的算法：梯度下降算法
$\theta=\theta-\alpha\frac{\partial L(x,y)}{\partial \theta}$θ=θ−α∂θ∂L(x,y)​
其中$\theta$θ是参数，$\alpha$α是学习率。整体的思路就是找到使损失函数下降最快的方向更新参数。

在这一步，$\alpha$α是一个很重要的参数。$\alpha$α如果过大，会导致Loss上升，举个例子，一个人从太行山下山，结果步子过大，走到了喜马拉雅山。$\alpha$α如果过小，则下山速度太慢。$\alpha$α虽然不是特别大，但还是大了些，它始终走不进去往山底的小路。只有适合的$\alpha$α才能更好更快的走到最低点。

Tensorflow基础

Tensorflow介绍

• Google Brain的第二代机器学习框架
• 开源社区活跃
• 可扩展性好
• API健全，对用户友好

计算图模型

• 命令式编程
  
• 声明式编程
  
  它的计算图是：
  
  为什么要介绍计算图？由于神经网络的结构是定义好的，而x是用户输入的，所以定义神经网络的时候并不知道数据是什么，需要使用计算图。