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6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)

2018-08-28 19:27 363 查看

在上一篇博客逻辑回归基础上已经引出了神经网络(深度学习)的概念,在这篇博客中将进一步介绍时下如日中天的话题——深度学习。

目录

  • step2
  • step3
  • 为什么需要深度学习
  • 历史回顾


    Three Steps for Deep Learning

    类似机器学习的三步骤,深度学习同样按照这一逻辑分为三步骤:

    step1

    Fully Connect Feedforward Network

    全连接神经网络是常见的神经网络连接方式,神经元之间全部连接。

    神经网络通常表达为矩阵形式,因为在计算中会将矩阵传递给GPU进行加速计算

    举例

    举个例子,在训练模型之前应该人为地先设置神经网络结构(几层神经网络、每层多少神经元)。

    step2

    假设用神经网络进行分类,此时模型的选择标准和逻辑回归一样,

    step3

    利用Gradient Descent寻找最优模型,比如Backpropagation可以大大提高计算的效率。

    为什么需要深度学习

    随着神经网络层数的提高,模型得到不断的优化。

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