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

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

  • 历史回顾
  • Three Steps for Deep Learning
    • step1
      • Fully Connect Feedforward Network
      • 举例
    • step2
    • step3
  • 为什么需要深度学习


历史回顾

6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第1张图片

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:
6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第2张图片

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。
6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第3张图片

6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第4张图片

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)。
6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第5张图片

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

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

6、【李宏毅机器学习(2017)】Brief Introduction of Deep Learning(深度学习简介)_第7张图片

随着神经网络层数的提高,模型得到不断的优化。

你可能感兴趣的:(学习笔记,李宏毅机器学习(2017),笔记)