深度学习与反向传播
1.深度学习
(1)学习的三个步骤:
- Step1:神经网络(Neural network)
- Step2:模型评估(Goodness of function)
- Step3:选择最优函数(Pick best function)
(2)神经网络
组成:输入层(1层)+隐藏层(N层)+输出层(1层)
从输入层到输出层的中间过程可做如下理解:
计算方法就是:sigmoid(权重w【黄色】 * 输入【蓝色】+ 偏移量b【绿色】)= 输出
其中,σ为激活函数。
问题:
- 隐藏层有多少层? 每层有多少神经元?
这个问我们需要用尝试加上直觉的方法来进行调试。对于有些机器学习相关的问题,我们一般用特征工程来提取特征,但是对于深度学习,我们只需要设计神经网络模型来进行就可以了。对于语音识别和影像识别,深度学习是个好的方法,因为特征工程提取特征并不容易。
- 结构可以自动确定吗?
有很多设计方法可以让机器自动找到神经网络的结构的,比如进化人工神经网络(Evolutionary Artificial Neural Networks)但是这些方法并不是很普及 。
- 我们可以设计网络结构吗?
可以的,比如 CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Network )
(3)模型评估
对于模型的评估,我们一般采用损失函数来反应模型的好差,所以对于神经网络来说,我们采用交叉熵(cross entropy)函数来对y和的损失进行计算,接下来我们就是调整参数,让交叉熵越小越好。
对于损失,我们不单单要计算一笔数据的,而是要计算整体所有训练数据的损失,然后把所有的训练数据的损失都加起来,得到一个总体损失L。接下来就是在function set里面找到一组函数能最小化这个总体损失L,或者是找一组神经网络的参数θ,来最小化总体损失L。
(4)选择最优函数
方法:梯度下降
具体流程:θ是一组包含权重和偏差的参数集合,随机找一个初试值,接下来计算一下每个参数对应偏微分,得到的一个偏微分的集合∇L就是梯度,有了这些偏微分,我们就可以不断更新梯度得到新的参数,这样不断反复进行,就能得到一组最好的参数使得损失函数的值最小。
2.反向传播
详情可参考以下博文:
反向传播——通俗易懂_chengchaowei的博客-CSDN博客_反向传播
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Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57