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神经网络三要素包括什么,再聊神经网络与深度学习

非线性的世界我们的世界是一个非线性的世界,我们能否让机器来学习现实中很多复杂的问题呢?从人类大脑结构中受到的启发,人们开始在一定程度上模拟大脑的结构。既然大脑能够理解这个世界,那人工神经网络应该也是可以的。timg神经网络简单的感知机属于线性模型,而通过嵌套多个神经网络层和增加神经元就可以解决很多复杂的问题。整个神经网络模型包含了三要素:线性变换、非线性变换和线性决策。线性与非线性变换实际上就是坐标变换,将信息聚合到其他空间中。从线性到非线性属于特征变换,将某种特征转成另外一种特征。而多层神经网络就是做表征学习。从数学上看,神经网络的嵌套就是多个函数嵌套,通过复杂的函数嵌套关系来描述特征关系。image学习复杂关系现实中存在很多复杂关系的事物,于是需要构建复杂

非线性的世界

我们的世界是非线性的。能不能让机器学习现实中很多复杂的问题?受人脑结构的启发,人们开始在一定程度上模拟大脑的结构。既然大脑可以理解世界,那么人工神经网络应该也是可以的。

再聊神经网络与深度学习

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神经网络

简单的感知器属于线性模型,很多复杂的问题可以通过嵌套多个神经网络层,增加神经元来解决。

整个神经网络模型包括三个要素:线性变换、非线性变换和线性决策。线性和非线性变换其实就是坐标变换,把信息聚合到其他空间。线性到非线性属于特征变换,把一个特征变成另一个特征。而多层神经网络就是做表征学习的。

数学上,神经网络的嵌套是多个函数的嵌套,特征关系用复杂的函数嵌套关系来描述。

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图像

学习复杂关系

现实中有很多复杂的东西,需要构造复杂的边界来描述利润。那么如完整的反义词何学习这些界限呢?我们可以把每个利润吓人的冷门生意神经元看成一个简单的边界描搜索引擎排名述。通过过期的药还能吃吗入隐层,多个神经元可以描述一个复杂的边界,即取多个神经元边界的交集。

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超大浅层网络

既然隐层的引入可推广软件以描述任何复杂的连续边界,那么我们是否可以说,对于任何复杂的搜索明蕴镇怎么完成关系,我们只需要使用浅层网络?无论关系有多复杂,我只是添加神经元,最后建立一个超级浅层网络来描述任何哪些星座驾驭得了天蝎座复杂的关系。

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深度网络

浅层超级网络看起来战无不胜语音转文字,但它会导致维度的灾难。事实上,超大型浅层网络将低纬度的找到特征刻画到超效果英文高维度空间,这将需要足够大的数据量来学习。此外,还会导致过度拟合。

因此,可以在深度方向上对网络进行改进,将网络分成更多的层,使每一层抽象出不同的特征,即每一层的抽象网络工程师程度不同。后期的信息变得更加抽象,就像人类对信息的处理一样。信息越接近感网络用语官,就越具体。比如看到一本书,眼睛首先看到的是书名、大小、颜色等信息。以后可能会思考这本书的主题和其他信息。

总的来说,我们希望得到一个能够很好地表示复杂关系的低纬度网络。

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