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李宏毅机器学习学习打卡Task04-深度学习篇

一、深度学习简介

1.深度学习的历史

略

2.深度学习的三个步骤
（1）Step1：神经网络

全链接和前馈
Q1：为什么叫全链接呢？
Ans1：因为layer1与layer2之间两两都有连接，所以叫做Fully Connect。
Q2：为什么叫前馈呢？
Ans2：因为现在传递的方向是由后往前传，所以叫做Feedforward。

深度
李宏毅机器学习学习打卡Task04-深度学习篇_第1张图片

矩阵计算
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本质：通过隐藏层进行特征转换
李宏毅机器学习学习打卡Task04-深度学习篇_第3张图片

Questions:
（1）多少层？ 每层有多少神经元？
这个问我们需要用尝试加上直觉的方法来进行调试。对于有些机器学习相关的问题，我们一般用特征工程来提取特征，但是对于深度学习，我们只需要设计神经网络模型来进行就可以了。对于语音识别和影像识别，深度学习是个好的方法，因为特征工程提取特征并不容易。
（2）结构可以自动确定吗？
有很多设计方法可以让机器自动找到神经网络的结构的，比如进化人工神经网络，但是这些方法并不是很普及。
（3）我们可以设计网络结构吗？
可以，比如CNN卷积神经网络。

（2）Step2：模型评估
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（3）Step3：选择最优函数
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二、反向传播

1.背景

梯度下降
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链式法则
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2.环节
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