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208189864369.png) 这个算法就是梯度下降法，在更新w的过程中，加入了一个系数$\alpha$，他是一个比较小的正数，叫做`学习步长`，这样可以让w更新的速度变慢一些，使得w更容易收敛。
解决这个问题的途径之一是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出。这种方法我们称之为表示学习(representation learning)。学习到的表示往往比手动设计的表示表现得更好。并且它们只需最少的人工干预，就能让AI系统迅速适应新的任务。表示学习算法只需几分钟就可以为
微的。例如，整流线性单元 g(z) = max{0, z} 在 z = 0 处不可微。这似乎使得 g 对于基于梯度的学习算法无效。在实践中，梯度下降对这些机器学习模型仍然表现得足够好。部分原因是神经网络训练算法通常不会达到代价函数的局部最小值，而是仅仅显著地减小它的值，如图 4.
现在我们来尝试迭代多次，看看效果。 从w=0开始 ```python #w初始值给0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr学习率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自变量：'+str(x))
优解。我们可以通过梯度下降最小化负对数似然达到这一点。通过确定正确的输入和输出变量上的有参条件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何监督学习问题。
网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏层的神经网络，在神经网络中，我们通过正向传播算法得到预测值，并通过反向传播算法得到参数梯度，然后利用梯度下降法更新参数，使
硬件层加速。这个维度主要在AI硬件芯片层，目前有GPU、FPGA、ASIC等多种方案，各种TPU、NPU就是ASIC这种方案，通过专门为深度学习进行芯片定制，大大加速模型运行速度。
层，这种关系无法表达。同时可以通过增加隐藏层的数量和每个隐藏层的节点数，来处理更加复杂的问题。拥有多个隐藏层的神经网络就可以实现深度学习。而数量越多，就需要更多的技巧来训练并发挥这些隐藏层的作用。
Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对 µ 所有可能的值训练
别性强的特征集，是基于机器学习的故障诊断中一个长期挑战。1598845260401021874.png【翻译】近年来，深度学习方法，即有多个非线性映射层的机器学习方法，成为了基于振动信号进行故障诊断的有力工具。深度学习方法能够自动地从原始振动数据中学习特征，以取代传统的统计特征，
梯度下降和基本上所有的可以有效训练神经网络的学习算法，都是基于局部较也许能计算目标函数的一些性质，如近似的有偏梯度或正确方向估计的方差。在这些情况下，难以确定局部下降能否定义通向有效解的足够短的路径，但我们并不能真的遵循局部下降的路径。目标函数可能有诸如病态条件或不连续梯度的问题
52137365917.png) $f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$函数在统计学文献中称为`logistic函数`，在机器学习文献中称为`sigmoid函数`。 ```python a=np.linspace(-10,10,100) plt.plot(a,1/(1+np
深度学习常用术语· 样本（sample）或输入（input）或数据点（data point）：训练集中特定的实例。我们在上一章中看到的图像分类问题，每个图像都可以被称为样本、输入或数据点。· 预测（prediction）或输出（output）：由算法生成的值称为输出。例如，在先前
供的值是特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。 一个经典的无监督学习任务是找到数据的 “最佳”表示。“最佳
每个 maxout 单元现在由 k 个权重向量来参数化，而不仅仅是一个，所以 maxout单元通常比整流线性单元需要更多的正则化。如果训练集很大并且每个单元的块数保持很低的话，它们可以在没有正则化的情况下工作得不错 (Cai et al., 2013)。maxout 单元还有一些
下面用之前的广告数据，来建立线性回归模型，看看tensorflow2的一般建模过程。import numpy as np #1. 数据预处理：装载广告数据 def loadDataSet(): x=[];y=[] f=open('./Ad.csv')
使用Dropout训练时的随机性不是这个方法成功的必要条件。它仅仅是近似所有子模型总和的一个方法。Wang and Manning (2013) 导出了近似这种边缘分布的解析解。他们的近似被称为快速 Dropout（fast dropout），减小梯度计算中的随机性而获得更快的收
线性回归模型相当于下面的简单神经网络模型，它没有隐藏层、输出层只有1个节点，激活函数是线性函数。使用 tf.keras.models.Sequential()构建模型使用 model.compile() 设置优化方法、损失函数、评价指标 （损失函数的值即 训练误差；评价指标的值即
然后就是Python的介绍。包括常见的数据类型，基本算术运算，比较和布尔运算，如何载入额外的模块和包。 基本数据结构有列表、元组、字典和集合。控制结构，内建函数和自定义函数。 然后介绍numpy库，他可以实现快速的算数运算，特别是矩阵运算，运算内部是通过C语言实现的，所以比较快。
正向传播（Forward Propagation FP）算法指输入值通过神经网络得到输出值的方法。正向传播算法的计算图如下：$sigma$表示sigmoid函数，也就是激活函数。包含损失函数的计算图如下：得到$l_2$，通过$l$计算损失函数L，其中$l$表示求解损失函数的运算。
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