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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（深入上篇）
2019-02-16
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機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)有很多，我們?cè)谇懊娴奈恼轮兄v述的都是相對(duì)比較簡(jiǎn)單的知識(shí)，想必那些已經(jīng)讓大家頭疼不已吧？在這篇文章中我們給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中深層次的知識(shí)。大家跟著小編學(xué)起來(lái)吧。


（1）層就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元序列，可以處理輸入特征序列或神經(jīng)元的輸出。也是 TensorFlow 的一種抽象化概念。層是將張量和配置選項(xiàng)作為輸入、輸出其他張量的 Python 函數(shù)。一旦必要的張量出現(xiàn)，用戶(hù)就可以通過(guò)模型函數(shù)將結(jié)果轉(zhuǎn)換成估計(jì)器。

（2）學(xué)習(xí)率就是通過(guò)梯度下降訓(xùn)練模型時(shí)使用的一個(gè)標(biāo)量。每次迭代中，梯度下降算法使學(xué)習(xí)率乘以梯度，乘積叫作 gradient step。學(xué)習(xí)率是一個(gè)重要的超參數(shù)。

（3）均方誤差就是每個(gè)樣本的平均平方損失。MSE 可以通過(guò)平方損失除以樣本數(shù)量來(lái)計(jì)算。TensorFlow Playground 展示訓(xùn)練損失和測(cè)試損失的值是 MSE。

（4）模型就是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中所學(xué)內(nèi)容的表示。該術(shù)語(yǔ)有多個(gè)含義，包括以下兩個(gè)相關(guān)含義，第一個(gè)含義就是TensorFlow 圖，顯示如何計(jì)算預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)。第二個(gè)含義就是TensorFlow 圖的特定權(quán)重和偏差，由訓(xùn)練決定。

（5）模型訓(xùn)練就是確定最佳模型的過(guò)程。

（6）動(dòng)量就是一種復(fù)雜的梯度下降算法，其中的學(xué)習(xí)步不只依賴(lài)于當(dāng)前步的導(dǎo)數(shù)，還依賴(lài)于先于它的步。動(dòng)量包括隨著時(shí)間計(jì)算梯度的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)，類(lèi)似于物理學(xué)中的動(dòng)量。動(dòng)量有時(shí)可以阻止學(xué)習(xí)陷于局部最小值。

（7）多類(lèi)別就是在多于兩類(lèi)的類(lèi)別中進(jìn)行分類(lèi)的分類(lèi)問(wèn)題。

（8）NaN trap就是訓(xùn)練過(guò)程中，如果模型中的一個(gè)數(shù)字變成了 NaN，則模型中的很多或所有其他數(shù)字最終都變成 NaN。NaN 是「Not a Number」的縮寫(xiě)。

（9）負(fù)類(lèi)就是在二元分類(lèi)中，一個(gè)類(lèi)別是正類(lèi)，另外一個(gè)是負(fù)類(lèi)。正類(lèi)就是我們要找的目標(biāo)，負(fù)類(lèi)是另外一種可能性。

（10）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該模型從大腦中獲取靈感，由多個(gè)層組成，其中至少有一個(gè)是隱藏層，每個(gè)層包含簡(jiǎn)單的連接單元或神經(jīng)元，其后是非線(xiàn)性。

（11）神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，通常輸入多個(gè)值，生成一個(gè)輸出值。神經(jīng)元通過(guò)將激活函數(shù)應(yīng)用到輸入值的加權(quán)和來(lái)計(jì)算輸出值。


這篇文章我們給大家介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)中深入的內(nèi)容，這些內(nèi)容都是需要我們了解之前的知識(shí)才能夠理解這些內(nèi)容，所以大家不要偷懶或投機(jī)喲，要一個(gè)步驟一個(gè)腳印地來(lái)，這樣才能鞏固堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)儲(chǔ)備。希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。

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