深度学习李宏毅PPT学习笔记一(深度学习介绍)

李宏毅深度学习笔记——呕心整理版 机器学习就是寻找一个复杂函数。深度学习的函数就是类神经网络。 阅读详情

什么是深度学习?DNN就是有多个隐层的NN

机器学习的本质,是学习一个函数,学习一种信息到另一种信息的映射。
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这种映射的建立,分为三个步骤:确定模型的结构,训练模型的参数,寻找出最佳参数的模型。然后就可以利用这个模型来进行预测。
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在神经网络中,输入向量和权重向量相乘,然后加上偏差,再经过激活函数,一般是sigmod,就得到了一个神经元的输出。
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在普通的一次函数中,我们用k和b定义这个函数,而在神经网络中,我们就利用神经网络的架构,例如每一层神经元的数量,每个连接的权重和偏差,来定义这个映射。
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全连接前向网络,就是神经元信息的传递,只能从输入层到输出层的方向,且所有元素全部连接。而深度网络,就是指有很多隐层的神经网络。
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softmax函数,相当于把所有预测的结果,映射到0-1区间内,变成一种概率分布,概率大小就是置信度confidence,最后输出概率最大的

【李宏毅2017机器学习】Why deep? 为什么同样多参数的情况下,网络变深比变宽效果更好? 模组化 如下图,一个复杂的分类可以分解为多个简单的分类: 阅读详情

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