网络组件

**释义：**一个大的人工智能模型，可以理解为搭积木，通过不同的组件组合构建成整个模型。本质上可以通过深度学习的流程图去划分，只是不同的部分，进行了不同层度的丰富而已。

网络结构-全连接层

介绍：

1.又叫线性层
2.计算公式： y = w*x +b
3.w、b都是可以训练的参数，并且不是简单的数字，而是矩阵或者是向量
4.w的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐含层单元个数（hidden size）
举例：
输入：x （维度1 x 3）
隐含层1：w （维度3 x 5）
隐含层2：w （维度5 x 2）

代码示例：（待后续补充）

激活函数

作用：

1.前面的线性函数，我们知道图像是一个直线，这样的图像对于很多曲线的情况，没有办法去模拟这个规律，所以由激活函数
2.激活函数使得，模型通过前面的线性函数后，在进行激活函数，就可以模拟曲线的规律，即拟合非线性函数的能力
无激活函数时 y = w1(w2(w3 * x + b3) +b2) + b1 仍然是线性函数

举例： 例如原来的孩子学习理科的天赋不强，那么我通过给他装一个计算机，使得他的计算天赋增加，就和我们这里加激活函数一样。

如下图示例：

常见激活函数-Sigmoid

图像如下图：

公式为：

释义： 可以很明确的看到，线性层计算后，带入到激活函数中，即待入到公式中的x中，图像就是一个曲线。

常见激活函数-tanh

示意图：

公式如下：

常见激活函数-Relu

释义： 虽然看起来上述的激活函数，是由两条直线构成的，但是在较大的模型中，由于神经元层数较多，经过多轮的激活后，就能达到意想不到的效果。
举例： 就像没有锻炼和每天都锻炼10分钟，虽然看起来锻炼的不多，但是时间久了，与不锻炼却会有天壤之别；就和有上面的激活函数和没有一样。

常见激活函数-Gelu

常见激活函数-Softmax

释义： Softmax激活函数呢，又叫归一化操作，简单来说，就是把上一个输入的向量，通过归一化后，使得向量中的每一个数字的和为1；这就可以和概率结合了。

举例： 原来这个孩子只有讲中文的天赋，于是给他加了一个翻译器，使得他讲的中文可以转化为英文，这样就可以满足说英文的情况了；这个翻译器就是 Softmax。

作用：

归一化操作常用于涉及到概率的相关操作，因为有下面的公式可以知道，通过归一化后，值的和为一
应用场景： 当出现输出的向量中，每一个数字代表的是一种可能性时，比如[2,4,3];向量中第1号数字代表男、第2代表女、第3代表不男不女，那么模型判断结果更倾向于女，因为数字更大；但是不够准确，我们可以通过归一化，得到模型判断为三类的具体概率，这就是具体的作用

公式如下

损失函数

释义： 损失函数，就是计算loss值得，即模型得预测值和真实值之间得差距。
举例： 简单理解就是孩子得反思能力，让他去做一件事，他会比较一下完成之后的结果和要求达到的效果之间的差距。好方便他调整以后做相同事的方案。

损失函数-均方差

释义： 即模型预测值和真实值之间的差，进行平方；然后根据样本数量，求平均。有时候会求和而不是求平均，具体根据情况而定。对均方差开根号，可以得到根方差。

适合场景： 输出结果为浮点数的情况。

公式如下：

损失函数-交叉熵（Cross Entropy）

适用场景： 适用于分类任务，即分类任务中，网络输出的经常是所有类别上的概率。比如上面说的，使用了激活函数Softmax，那么得到的就是一个向量各个元素和为1的输出，即分别代表各位置的概率。

举例说明：

1.我们说的一个分类任务，区分的类型分别为男、女、不男不女；那么我们可以理解其输出肯定会通过Softmax，得到例如：[0.5,0.4,0.1]这样的情况。
2.那么如果这个真实的结果就是女，那么我们的真实值就是：[1,0,0];这个时候，我们就需要通过交叉熵去计算，预测值和输出值之间的差距了

公式：

上述例子的计算详情：

注意
在pytroch框架中，进行交叉熵计算前，会自动先进行softmax。