计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录

  • 神经网络
    • 生物神经元
    • 人工神经元
      • 激活函数
      • 导数
    • 人工神经网络
      • “层”的通俗理解
    • 前馈神经网络
      • Delta学习规则
      • 前馈神经网络的目标函数
      • 梯度下降
      • 输出层权重改变量
  • 误差方向传播算法
    • 误差传播迭代公式
    • 简单的BP算例
    • 随机梯度下降（SGD）
    • Mini-batch Gradient Descent
  • 典型的机器学习步骤
    • 特征对学习的影响
    • 深度学习的特征
    • “连接主义”的兴衰史
    • 深度学习与神经网络的区别

神经网络

  • 神经网络：大量神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构——大脑结构

  • 神经网络的作用
    - 分类
    - 模式识别
    - 连续值预测

    • 建立输入与输出的映射关系

    生物神经元

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    人工神经元

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每个神经元都是一个结构相似的独立单位，接受前一层传来的数据，并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。

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激活函数

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导数

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人工神经网络

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“层”的通俗理解

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前馈神经网络

人工神经网络的一种，无反馈，可用一个有向无环图表示。

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Delta学习规则

一种有监督学习算法。根据神经元的实际输出与期望输出差别来调整连接权。
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前馈神经网络的目标函数

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梯度下降

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输出层权重改变量

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误差方向传播算法

误差传播迭代公式

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简单的BP算例

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随机梯度下降（SGD）

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Mini-batch Gradient Descent

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典型的机器学习步骤

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特征对学习的影响

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深度学习的特征

深度学习是对神经网络模型的拓展。
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“连接主义”的兴衰史

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深度学习与神经网络的区别

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