我不是主攻人工智能、深度学习方向，但是作为计算机相关领域的学习者，如果不了解下，总觉得已经跟不上时代了，况且，人工智能真的是大势所趋，学会了，能够尝试用在不同领域。

本文将使用回归的思想来求解二元一次方程的最佳解，理解深度学习的根本思想。

假设，对于二元一次方程：

y = a * x + b

假设我们能够采集到一组数据（x，y），这些值都是满足以上等式的，但是，现实生活中往往不能这样顺利（如果采集的值是精确值，直接列方程组就能求出a和b），我们采集到的每组（x，y）都存在一定偏差，所以，现实中采集到的数据应表示为：

y = a * x + b + r

r表示偏差，这个时候，我们需要通过这一组数据，来找到一组a和b，使得 y = a * x + b 和理想的情况越接近。

为了方便表示，将r表示为：

r = y – （a * x +b）

因为这个值可能为负数，所以用r的平方来表示这个偏差，记为：

loss = [ y – （a * x + b）] ²

这里用loss记，实际上就理解为模型训练过程中的“损失”，我们需要找到到一组a和b，使得loss最小。

在数学中，我们会用到极限的思想求解最小值，但是，在深度学习中，是如何找到这个最小loss的呢？

这里就需要提到梯度下降的思想（这些内容在 《计算方法》 这门学科中有详细的说明），通俗地理解，在本文的二元一次方程中，就是初始化一个a和b，然后进行一定次数的迭代，在每次迭代中，调整a和b的值。

将loss表示的函数分别对a和b求偏导数：

dei a = 2 * [ y – ( a * x + b ) ] * x

dei b = 2 * [ y – ( a * x + b ) ]

我们每次调整a和b的值使用如下方法：

new a = a – dei a * learn_rate

new b = b – dei b * learn_rate

实际上，在每轮迭代中，我们将会用收集到的每组数据都来计算dei a和dei b，最终使用平均值，表示经过这一轮，参数a和b需要被调整的大小。

但是，我们发现，调整参数的时候，dei a和dei b还分别乘以了一个learn_rate，这个learn_rate在深度学习模型训练中叫学习率，一般取一个比较小的值，0.001、0.01等，可以通过尝试找到最优的值。如果不乘以learn_rate，对a来说，每次需要调整dei a，这个值是很大的，而且会出现不能收敛的情况：

从上图中可以看到，对同一个loss函数，如果使用0.05的learn_rate，会导致loss在最小值附近波动，不能找到最小值，而使用0.005的学习率，每次调整的范围更小，且能正确地找到loss的最小值。

通过一定次数的迭代，我们就能找到一组a和b的值，这组a、b能够使得loss尽可能小，甚至为0，我们近似认为这个方程就是理想情况下的方程：

y = a * x + b

这时，如果给出一个值a1，就可以根据上式得到一个y1值，这就是我们所说的预测值。

这个例子虽然比较简单，但是包含了深度学习的精髓思想。无论多大的网络模型、数据量，实际上都是对一组参数不断地进行调整，使得在这组参数的情况下，所得到的一个函数关系，能够让loss的值尽可能小（当然，这种标准可以根据不同需求进行修改），换句话说，就是找到一组参数，使得一个关系式尽可能趋近给定的一组数据中的每个映射关系（数据和标签的映射），然后再根据这个关系式，对新给定的值，给出相应计算结果，这就是就是预测值。

附，本文涉及的代码和数据：

import numpy as np

\'\'\'
y = a*x+b + noise

loss = (a*x+b - y)**2

die a = 2(a*x+b-y)*x
die b = 2(a*x+b-y)

\'\'\'


# 计算损失loss，神经网络模型训练过程中，一般会在每一轮都输出一次，查看训练效果
def get_loss(a, b, points):
    sum = 0
    for i in points:
        x = i[0]
        y = i[1]

        t = (a * x + b - y) ** 2
        sum = sum + t

    # 因为有多组数据，这里求平均值，表示当前a，b情况下，表达式和这组数据的平均偏差
    average_loss = sum / float(len(points))

    return average_loss


# 求梯度，调整a，b的值，这是参数能够被“训练”的关键部分
def step_grad(a, b, learn_rate, points):
    da_sum, db_sum = 0, 0
    for i in points:
        x = i[0]
        y = i[1]
        da_sum = da_sum + 2 * (a * x + b - y) * x
        db_sum = db_sum + 2 * (a * x + b - y)

    num = len(points)
    da = da_sum / float(num)
    db = db_sum / float(num)

    # 返回新的a，b
    return a - learn_rate * da, b - learn_rate * db


# totalnum表示总共迭代次数
def loop(a, b, learn_rate, points, totalnum):
    for i in range(0, totalnum):
        # 每次迭代都会得到一组新的a，b，将其作为下一次迭代的初始值
        a, b = step_grad(a, b, learn_rate, points)

    loss = get_loss(a, b, points)
    print("after ", totalnum, "times, loss: ", loss)
    print("a=", a, " b=", b)


if __name__ == \'__main__\':
    points = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")

    # a，b初始化为0，learn_rate设置为0.0001，迭代10000次，points理解为实际情况中，采集到的数据
    loop(0, 0, 0.0001, points, 10000)

csv数据，网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1Sknt8dV7kA81IE2ij6bkYw 提取码: exf2

训练结果：