如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

python网络编程可以用来做什么~

下面是Python的应用及岗位。
第一部分：各个领域应用的语言。

大家看这个内容，其实你很明显发现，其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的，因为他也有它的短板，但是对于一般的小公司和小项目而言，是很难得的全能。
现在有个很奇怪的现象，就是大家把Python神话了。Python作为一门语言，确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时，要学第二门语言，这样未来对大家有好的发展。
第二环节：Python工程师在企业里面的定位是什么？

四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。
2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴；
3、测试运维：用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测 等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
在结束这个部分之前，大家有没有一个疑问：为什么爬虫没有中重点讲？
其实这里给大家重点说一下，如果你要学好Python，仅仅停留在爬虫上，这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Python网络编程基础，之前学习的时候下的【皮特收集者】里面的，还有源码，函数，文件操作等。
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　　学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

　　

　　在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

　　首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。

　　

　　我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。

　　我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？

　　

　　你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。

　　训练过程

　　但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：

　　取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。

　　计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。

　　根据误差略微地调整权重。

　　重复这个过程1万次。

　　

　　最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。

　　这个过程就是back propagation。

　　计算神经元输出的公式

　　你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即

　　

　　接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：

　　

　　Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

　　

　　把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：

　　

　　你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。

　　调整权重的公式

　　我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：

　　

　　为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解最后一条，考虑这些：

　　我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出

　　如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式

　　从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小

　　如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点

　　Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：

　　

　　把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：

　　

　　当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。

　　构造Python代码

　　虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：

　　exp－－自然指数

　　array－－创建矩阵

　　dot－－进行矩阵乘法

　　random－－产生随机数

　　比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：

　　

　　“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：

　　

　　我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。

　　我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。

　　我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！

　　首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！

　　传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

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