Deep Learning 深度学习 (一)

2017-07-22 本文已影响111人 V_coa

Deep Learning 深度学习 (一)

在 Deep Learning (简称 DL) 中，我们经常会提到一个叫做 Model 的东西，其实他就是一个函数的集合 (function set)。

Model 就是 function set
Model 就是 function set
Model 就是 function set

那这个函数的集合有什么用呢，我们先来说下 DL 的三个步骤。在说 DL 三个步骤之前，我们先来说下 ML 研究解决的是什么问题。简单来说，机器学习，就让机器学习到一些东西，然后去解决一些问题。那机器学习又是研究的是什么呢？

我们有一个 Model,其实就是一个 function set,每个 function 都有一个 input 和 output,例如下图。

第一个 function 输入一段声波( input )，然后输出一个识别后的英文字符串 How are you (output)
第二个 function 类似，输入一个猫的图像，然后识别它是猫，等等。

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然后 ML 要做的事情，就是找出一个比较好的 fucntion 来帮我们解决问题，那要怎么找出这个 function 呢，我们下面就来了解下 DL 的三个步骤。

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例如上图，有多个 function，但是有的 function 的输出是我们想要的，有的不是，我们要找出比较正确的 function。

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如上图，step 1 是一个 Model, step 我们输入一些 Training Data(训练数据)，然后得到结果反馈，然后根据结果，得到最好的 function, 整个框架分为两部分

Training (训练)
Testing (测试，拿其他数据，去测试我们得到的结果 function)

首先来简述下三个步骤，第一步我们有一个 Model，就是 function set，第二步，我们要怎么那些 function 是好的 function,那些是不好的，第三步就是，挑选一个最好的 function

step 1 define a set of function:

其实就是一个 Neural Network (神经网络),一个 Neural Network 就是一个 function set

拿人脑做些类比，人脑就是有神经元构成的，经过连接，然后就使人，变得有学习能力

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Neural Network 也和人脑很相似，它的基本单位是 Neuron (神经元),可以把人认为是一个非常简单的 function,这个 simple function 的 input 是一个 vector,例如下图 a1,a2 ... ak，它的 output 就是一个数值，如下图 a,它的运算是怎么样的呢，就是把 a1, a2 ... ak 当做输入，然后乘上 w1, w2 ... wk 最好相加，再加上 b,得到结果 a。

w 称作为 weights
w 称作为 weights
w 称作为 weights

b 称作为 bias
b 称作为 bias
b 称作为 bias