小鸡杂毛
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深度学习day01【李宏毅】

深度学习day01

  • 一、梯度下降法
    • 1.1 Adagrad
    • 1.2 Stochastic Gradient Descent
    • 1.3 Feature Scaling
  • 二、Logitstic Regression
    • 2.1 Logistic Regression为什么不用平方误差
    • 2.2 Softmax
    • 2.3 Limitation of Logistic Regression
  • 三、Deep Learning

一、梯度下降法

由于普通的梯度下降法的缺点，在驻点周围迭代步长很慢，容易达到局部最小值（此处不再介绍梯度下降法），引入了Adagrad

1.1 Adagrad

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  • 整体上也会越来越慢

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  • 一次微分/二次微分
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  • 其分母反映了二次微分的大小，一次微分的值平方和

1.2 Stochastic Gradient Descent

  • 随机梯度下降法

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  • 每次只选择一个gradient Descent

1.3 Feature Scaling

  • 特征缩放

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二、Logitstic Regression

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2.1 Logistic Regression为什么不用平方误差

  • 求导、梯度下降法时不方便
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2.2 Softmax

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  • 交叉熵函数写错了

2.3 Limitation of Logistic Regression

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  • 特征转换
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  • 图有问题，画反了

  • 这样就得到了Deep Learning！

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三、Deep Learning

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  • 向量化计算
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  • 概率大，就是哪个类
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他