CNTK-神经网络(NN)概念

Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一个用于快速搭建深度学习模型的开源深度学习框架。CNTK 提供了一组用于构建神经网络并训练模型的强大工具。

神经网络（NN）是什么？

神经网络是由大量的人工神经元相互连接的网络，每个神经元都可以进行数学运算，一直到输出端。这些运算结合了输入数据，并为其提供了逐步的模式识别和学习。就像我们的大脑一样，神经网络通过精细的学习过程，通过反馈和调整预测来改进和优化对数据的表征。

CNTK如何构建NN？

CNTK提供了支持不同类型的神经网络的模块，包括卷积神经网络（CNN）, 循环神经网络（RNN），递归神经网络（Recurrent NN）等，并提供了多种不同类型的层，使我们可以自定义我们的神经网络：

• 全连接层(Dense layer)
• 卷积层(Convolution layer)
• 池化层(Pooling layer)
• 循环层(RNN layer)
• LSTM层(Long Short-Term Memory layer)
• Dropout层(Dropout layer)

我们可以根据自己的需求和数据类型，来选择适合的层类型和组合，构建自己的神经网络。

CNTK如何训练NN？

构建好神经网络之后，就需要对其进行训练。CNTK提供了用于训练模型，调整超参数和优化模型的优化器，包括随机梯度下降（SGD），Nesterov 加速梯度（NAG），Adam，自适应梯度（AdaGrad）和自适应矩估计（Adamax）。

使用CNTK训练神经网络有两个步骤：

1. 步骤一：定义一个损失函数。（这个通常称为目标函数）。
2. 步骤二：利用优化器最小化损失函数。

这些步骤可以在一个单独的 Python 脚本中组成，逐步改进模型，并使用 CNTK 的工具检查模型的性能。以下是一个简单的MNIST图像分类样例：

#导入相应库
import cntk
from cntk.layers import Dense, Sequential
from cntk.logging import ProgressPrinter
from cntk.initializer import glorot_uniform

#构建全连接神经网络
def create_model(input, num_output_classes):
    with cntk.layers.default_options(init=glorot_uniform()):
        net = input
        net = Sequential([Dense(128, activation=cntk.relu),
                          Dense(64, activation=cntk.relu),
                          Dense(num_output_classes)])(net)
    return net

#创建损失函数和优化器
def create_criterion_and_optimizer(model, labels):
    loss = cntk.cross_entropy_with_softmax(model, labels)
    #设置超参数
    lr_schedule = cntk.learning_rate_schedule(0.2, cntk.UnitType.minibatch)
    m_schedule = cntk.momentum_schedule(0.92)
    #构建优化器
    learner = cntk.momentum_sgd(model.parameters, lr_schedule, m_schedule)
    trainer = cntk.Trainer(model, (loss, cntk.metric.accuracy(labels, model)), [learner])
    return loss, trainer

#定义输入和标签形状
input_shape=(28,28) #MNIST图片大小为28*28
num_output_classes=10  #MNIST数据集有10个类别
input = cntk.input_variable(input_shape)
labels = cntk.input_variable(num_output_classes)

#构建神经网络
nn = create_model(input, num_output_classes)

#定义损失函数和优化器
loss, trainer = create_criterion_and_optimizer(nn, labels)

#读入MNIST数据并训练神经网络
image_data = 'mnist/train-images-idx3-ubyte'
label_data = 'mnist/train-labels-idx1-ubyte'
reader_train = create_reader(image_data, label_data, True)
input_map = {input : reader_train.streams.features, labels : reader_train.streams.labels}
trainer.train_minibatch(input_map)

#测试神经网络
image_data = 'mnist/t10k-images-idx3-ubyte'
label_data = 'mnist/t10k-labels-idx1-ubyte'
reader_test = create_reader(image_data, label_data, False)
input_map = {input : reader_test.streams.features, labels : reader_test.streams.labels}
print(trainer.test_minibatch(input_map))

在这个样例中，我们使用CNTK提供的帮助函数，读取MNIST数据集并训练模型。我们首先定义了输入和标签的形状，然后构建了一个包含三个隐层（第一层128个节点，第二层64个节点，最后一层输出10个类别）的全连接神经网络。接下来，我们定义了损失函数和优化器，并使用MNIST数据集来对神经网络进行训练和测试。