深度学习简介

一 Deep Leraning 的发展

二 深度学习的三大步骤

Step 1: Neural Network


 

每一个Logistic Regression 就是一个Neuron,不同的连接方式构成不同的Network。

Network 的连接方式有很多,而 Full Connect Feedforward Network 是一种最常见的方式。

一般的 Full Connect Feedforward Network的结构如下:

由以上延伸到Deep Learning,所谓的Deep 指的是 NetWork 中有很多的 Hidden Layers。

普遍规律是层数越高,准确率越高。

在NetWork中,常用的是矩阵运算,简单举例:

更为一般的运算示意图如下:

可以使用GPU加速矩阵的运算速度:

通常将输出层作为一个多分类来处理:

 应用举例(手写数字识别):

NetWork 的结构应该怎么决定:

Step 2 :Goodness of function


 一个样例的 Loss

总的 Loss

Step 3 :Pick the best function


 

还是可以使用梯度下降的方法反复计算得到 best function。

思考:

参考:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/DL%20(v2).pdf

 

posted @   珠峰上吹泡泡  阅读(226)  评论(0)    收藏  举报
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