李宏毅机器学习&深度学习课程|深度学习基本概念简介

线性模型的局限性:讨论了Linear Model的简单性以及其在复杂关系中的局限性。提出了需要更复杂、有未知参数的Function来模拟真实情况的需求。通过将多个蓝色Function组合,可以得到类似红色曲线的Piecewise Linear Curve。这种曲线由多个线段组成,更灵活地模拟复杂关系。

Sigmoid逼近线性函数:讲述了如何用蓝色的Function组合出Piecewise Linear的Curve,并介绍了Sigmoid Function可以逼近蓝色Function的方法。通过调整Sigmoid Function的参数,可以制造出不同形状的函数曲线。最后提到,不同的蓝色Function可以组合成红色的线性函数。

参数组合与模型灵活性:介绍了如何通过不同的参数(W、B、C)组合出不同的函数,利用Summation将多个Simple Function相加得到更灵活的函数形式,降低Model Bias。通过引入多个Feature(如前几天的观看人数)以及不同的参数值,可以生成各种不同的函数,进一步提高模型的灵活性。

神经网络中的线性代数:介绍了神经网络中的线性代数运算过程,通过矩阵和向量相乘的方式简化了复杂的计算过程。从输入特征X经过权重和偏置的计算得到R,再经过Sigmoid函数得到A,最终通过参数C和偏置B的运算得到最终输出Y。整个过程可以用线性代数表示,简化了计算过程。

未知参数与优化:讲述了机器学习中的未知参数概念,将不同参数统称为Theta,通过拼接成一个长向量表示。讲解了Loss Function的变化和Optimization的重要性,以及如何使用Gradient Descent来找到最佳参数。同时回答了学生关于Sigmoid函数数量和选择的问题。

梯度下降算法:介绍了梯度下降算法中如何更新参数。首先,选择随机初始值θ0,计算每个参数对损失函数的梯度,集合成向量G,称为Gradient。然后根据学习率和Gradient更新参数θ,重复这个过程直到收敛。此外,将数据分成小批次计算损失,称为L1,用L1计算Gradient更新参数。

参数更新与Activation Function:讲解了关于Update和APOC的概念,以及如何确定参数更新的次数。另外还介绍了不同Activation Function,如Sigmoid和ReLU的作用和区别,以及在模型中的应用。最后讲述了通过多个ReLU可以构建复杂的曲线,提高模型的性能。

神经元生成与模型性能:讲述了通过多次运算产生神经元的过程,探讨了对模型参数的调整与实验结果的观察。机器学习模型预测能力受到数据范围和特征的限制,最后介绍了深度学习的概念,强调了网络层数对模型性能的影响。

深度学习中的模型选择:讲述了深度学习中的模型选择问题。通过比较三层和四层神经网络在训练资料和未知资料上的表现,引出过拟合问题。最后通过预测观看人数的例子说明选择模型时应关注未知数据表现,而非训练数据。

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