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人工智能培训笔记神经网络(实体班同步笔记)

时间:2018-10-08 18:14:44   来源:百战程序员   阅读:
机器学习--拟人
 
有监督的机器学习
 
多元线性回归
回归/预测
 
逻辑回归
分类
 
神经网络(仿生)
预测
非线性的算法,非线性的算法可以来解决更加复杂的问题
神经网络算法也是后面深度学习的时候的基础
ANN artificial neural network
MLP multiple layer percepton
CNN RNN
 
Q:神经网络需要考虑的基本要素有哪些?
A:1,激活函数的选择,对应神经元里面的逻辑,两部分,相乘相加和非线性的变化,相乘相加是固定不变的
      非线性的变化可以有很多选择,根据效果来
   2,网络拓扑结构,处理更加复杂的问题,就需要更多的网络层,就需要每层上面设置更多的人工神经元
   3,在去求解神经网络模型的时候,w0...wn,选择什么样优化算法,SGD一样适用!
 
Q:激活函数有哪些?
A:1,Sigmoid函数,0到1之间 2,Tangent函数,-1到1之间  3,Relu函数,max(0,x)
 
Q:神经网络算法的隐藏层意义何在?
A:1,如果有隐藏层的话,就多了推理有演绎的能力
   2,每多一个隐藏层,推理和演绎的过程更多,考虑的更深入
   3,隐藏层的隐藏节点如果比之前的层上面的节点数要多,相当于进行了升维,考虑的因素更多,考虑的更全面
   4,隐藏层的隐藏节点如果比之前的层上面的节点数要少,相当于进行了降维,去前面进行了归纳总结

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