神經(jīng)網(wǎng)絡入門

印度阿三17 2018-09-27

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機器學習簡介
- 無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的方法
  - 從數(shù)據(jù)中抽取規(guī)律，并用來預測未來
- 實現(xiàn)人工智能的方法
- 應用舉例
  - 分類問題
    - 圖像識別
    - 垃圾郵件識別
  - 回歸問題
    - 股價預測
    - 房價預測
  - 排序問題
    - 點擊率預估
    - 推薦
  - 生成問題
    - 圖像生成
    - 圖像風格轉(zhuǎn)換
    - 圖像文字描述生成
- 應用流程
- 崗位職責
  - 數(shù)據(jù)處理（采集去噪）
  - 模型訓練（特征模型）
  - 模型的評估和優(yōu)化（MSE
  - 模型應用（A/B測試）
深度學習簡介
- 實現(xiàn)機器學習算法的技術(shù)
  - 優(yōu)勢
    - 在大數(shù)據(jù)時代
- 算法集合
  - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
    - 不定長數(shù)據(jù)
  - 自動編碼器
  - 稀疏編碼
  - 深度學習強化學習=深度強化學習
- 進展
  - 圖像分類
  - 機器翻譯
    - attention
      - 加權(quán)
  - 圖像生成
    - 漫畫上色
    - 生成字體
    - 圖像超清化
  - AlphaGo
    - CNN
神經(jīng)網(wǎng)絡
- 神經(jīng)元
  - 最小結(jié)構(gòu) - 最小的神經(jīng)網(wǎng)絡
    - 擴展
    - 三向量變四向量
  - 神經(jīng)元-激活函數(shù)sigmoid-二分類邏輯斯蒂回歸模型
    - 輸出在0、1之間
    - 概率
  - 神經(jīng)元-多輸出
    - w從向量擴展為矩陣
    - 輸出w*x則變成向量
  - 多輸出神經(jīng)元-soft Max-多分類邏輯斯蒂回歸模型
  - 目標函數(shù)
    - 衡量對數(shù)據(jù)的擬合程度
- 邏輯回歸模型
  - 最賺錢
  - 谷歌、百度廣告點擊率預估
- 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練
  - 調(diào)參
tensorflow 基礎
- Tensorflow 介紹
  - Google Brain 的第二代機器學習框架
  - 開源社區(qū)活躍
  - 可擴展性好
  - API 健全，對用戶友好
- 計算圖模型
  - 命令式編程
    - 自己寫求導函數(shù)
  - 聲明式編程
    - 多層
    - 層間相似
- 多層神經(jīng)網(wǎng)絡的 Tensorflow 實戰(zhàn)
  - 神經(jīng)元的 Tensorflow 實現(xiàn)
    - Tensorflow 的環(huán)境搭建
  - 神經(jīng)網(wǎng)絡的 Tensorflow 實現(xiàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡 tensorflow 入門

來源：http://www./content-4-26801.html

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來自：印度阿三17 > 《開發(fā)》

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