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[ch02-02] 非线性反向传播

五弦木头 人气:11

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI,
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2.2 非线性反向传播

2.2.1 提出问题

在上面的线性例子中,我们可以发现,误差一次性地传递给了初始值w和b,即,只经过一步,直接修改w和b的值,就能做到误差校正。因为从它的计算图看,无论中间计算过程有多么复杂,它都是线性的,所以可以一次传到底。缺点是这种线性的组合最多只能解决线性问题,不能解决更复杂的问题。这个我们在神经网络基本原理中已经阐述过了,需要有激活函数连接两个线性单元。

下面我们看一个非线性的例子,如图2-8所示。

图2-8 非线性的反向传播

其中\(1<x<=10,0<y<2.15\)。假设有5个人分别代表x、a、b、c、y:

正向过程

  1. 第1个人,输入层,随机输入第一个x值,x取值范围(1,10],假设第一个数是2
  2. 第2个人,第一层网络计算,接收第1个人传入x的值,计算:\(a=x^2\)
  3. 第3个人,第二层网络计算,接收第2个人传入a的值,计算b:\(b=\ln (a)\)
  4. 第4个人,第三层网络计算,接收第3个人传入b的值,计算c:\(c=\sqrt{b}\)
  5. 第5个人,输出层,接收第4个人传入c的值

反向过程

  1. 第5个人,计算y与c的差值:\(\Delta c = c - y\),传回给第4个人
  2. 第4个人,接收第5个人传回\(\Delta c,计算\Delta b:\Delta b = \Delta c \cdot 2\sqrt{b}\)
  3. 第3个人,接收第4个人传回\(\Delta b,计算\Delta a:\Delta a = \Delta b \cdot a\)
  4. 第2个人,接收第3个人传回\(\Delta a,计算\Delta x:\Delta x = \Delta a / 2x\)
  5. 第1个人,接收第2个人传回\(\Delta x,更新x:x = x - \Delta x\),回到第1步

提出问题:假设我们想最后得到c=2.13的值,x应该是多少?(误差小于0.001即可)

2.2.2 数学解析解

\[c=\sqrt{b}=\sqrt{\ln(a)}=\sqrt{\ln(x^2)}=2.13\]
\[x = 9.6653\]

2.2.3 梯度迭代解

\[ \frac{da}{dx}=\frac{d(x^2)}{dx}=2x=\frac{\Delta a}{\Delta x} \tag{1} \]
\[ \frac{db}{da} =\frac{d(\ln{a})}{da} =\frac{1}{a} = \frac{\Delta b}{\Delta a} \tag{2} \]
\[ \frac{dc}{db}=\frac{d(\sqrt{b})}{db}=\frac{1}{2\sqrt{b}}=\frac{\Delta c}{\Delta b} \tag{3} \]
因此得到如下一组公式,可以把最后一层\(\Delta c\)的误差一直反向传播给最前面的\(\Delta x\),从而更新x值:
\[ \Delta c = c - y \tag{4} \]
\[ \Delta b = \Delta c \cdot 2\sqrt{b} \tag{根据式3} \]
\[ \Delta a = \Delta b \cdot a \tag{根据式2} \]
\[ \Delta x = \Delta a / 2x \tag{根据式1} \]

我们给定初始值\(x=2,\Delta x=0\),依次计算结果如表2-2。

表2-2 正向与反向的迭代计算

方向 公式 迭代1 迭代2 迭代3 迭代4 迭代5
正向 \(x=x-\Delta x\) 2 4.243 7.344 9.295 9.665
正向 \(a=x^2\) 4 18.005 53.934 86.404 93.233
正向 \(b=\ln(a)\) 1.386 2.891 3.988 4.459 4.535
正向 \(c=\sqrt{b}\) 1.177 1.700 1.997 2.112 2.129
标签值y 2.13 2.13 2.13 2.13 2.13
反向 \(\Delta c = c - y\) -0.953 -0.430 -0.133 -0.018
反向 \(\Delta b = \Delta c \cdot 2\sqrt{b}\) -2.243 -1.462 -0.531 -0.078
反向 \(\Delta a = \Delta b \cdot a\) -8.973 -26.317 -28.662 -6.698
反向 \(\Delta x = \Delta a / 2x\) -2.243 -3.101 -1.951 -0.360

表2-2,先看“迭代-1”列,从上到下是一个完整的正向+反向的过程,最后一行是-2.243,回到“迭代-2”列的第一行,2-(-2.243)=4.243,然后继续向下。到第5轮时,正向计算得到的c=2.129,非常接近2.13了,迭代结束。

运行示例代码的话,可以得到如下结果:

how to play: 1) input x, 2) calculate c, 3) input target number but not faraway from c
input x as initial number(1.2,10), you can try 1.3:
2
c=1.177410
input y as target number(0.5,2), you can try 1.8:
2.13
forward...
x=2.000000,a=4.000000,b=1.386294,c=1.177410
backward...
delta_c=-0.952590, delta_b=-2.243178, delta_a=-8.972712, delta_x=-2.243178
......
forward...
x=9.655706,a=93.232666,b=4.535098,c=2.129577
backward...
done!

为节省篇幅只列出了第一步和最后一步(第5步)的结果,第一步时c=1.177410,最后一步时c=2.129577,停止迭代。

代码位置

ch02, Level2

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