神经网络和深度学习 第一章

2019-04-11  本文已影响0人  大飞哥

神经网络究竟是什么

最简单的一个神经网络
ReLU rectified linear unit 修正线性单元 稍微复杂一些的神经网络 隐藏的中间层

监督学习 supervised learning

监督学习的应用

标准神经网络


标准神经网络

CNN 卷积神经网络 ---图片


卷积神经网络

RNN 循环神经网络 ---语音( 因为包含时间,线性) 翻译


循环神经网络

自动驾驶 更加复杂,需要用到混合的神经网络

结构化的数据


结构化的数据

非结构化的数据


非结构化的数据

为什么深度学习兴起了?


传统与现代的机器学习的对比 sigmoid函数和ReLU

从sigmoid函数 到 ReLU
sigmoid函数 的问题在于在两边的梯度接近0,学习会变得非常缓慢,应用梯度下降法时,梯度接近0时参数会变化的很慢,学习也会变得很慢。而改变激活函数为ReLU,梯度不会趋向0,就可以将梯度下降法运行的很快。
这提高了机器学习的效率,算法的改进提高了运行的速度


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