16、浅神经网络机器学习与深度神经网络训练全解析

浅神经网络机器学习与深度神经网络训练全解析

1. 浅神经网络机器学习概述

在机器学习领域，浅神经网络有着广泛的应用。它涵盖了有监督和无监督学习的多种神经模型。许多传统机器学习模型实际上是相对简单神经模型的实例化，这为理解和应用机器学习算法提供了新的视角。

1.1 分类与矩阵分解方法

• 分类方法 ：包括二元/多类分类，如感知机算法、Widrow - Hoff算法、Fisher判别法、支持向量机（SVM）等。感知机算法由Rosenblatt提出，它根据输入向量和权重向量的乘积来判断类别。Widrow - Hoff算法与Tikhonov - Arsenin的工作密切相关，用于调整权重以最小化误差。Fisher判别法是线性判别分析方法的一个特例，虽然其目标函数看似与最小二乘回归不同，但实际上是最小二乘回归的一种特殊情况。支持向量机通常归功于Cortes和Vapnik，但Hinton早在几年前就提出了L2损失SVM的原始方法。
• 矩阵分解方法 ：用于数据降维和特征提取，在推荐系统和词嵌入等领域有重要应用。

1.2 应用领域

• 推荐系统 ：通过矩阵分解等方法对用户和物品进行建模，预测用户对物品的偏好。例如，使用受限玻尔兹曼机进行降维的方法，以及基于物品的自编码器方法，这些方法可以对用户的历史行为数据进行分析，为用户推荐可能感兴趣的物品。
• 词嵌入 ：将单词表示为低维向量，以便计算机能够更好地处理和理解文本。常见的模型有