機器學習筆記

2021-09-27 06:18:34 字數 354 閱讀 4618

來自李巨集毅的deep learning tutorial(ppt)的學習筆記,主要理解深度學習的概念以及工作原理等。

首先介紹機器學習,機器學習相當於就是需找乙個對映函式,將輸入資料對映到具體的某個資訊標籤,如下圖所示:

深度學習的框架大概分為三步,如下圖所示。

全連線前饋網路,乙個神經元的θ的確定,相當於確定乙個對映函式,而網路結構的確定,相當於確定了一系列的函式,也即是確定了模型。

毫無疑問,引數越多,網路的效能越好。對於一層隱含層的神經網路,只要給定足夠的神經元,就是實現任意的連續函式的對映。那為什麼要使用深度神經網路(多層隱含層,thin+tall),而不是乙個較胖的神經網路(乙個隱含層很多個神經元,fat+short)。

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