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keras安装_朱有鹏_中国科学院大学_案例实战对抗生成网络:构造损失函数_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

keras安装_朱有鹏_中国科学院大学_案例实战对抗生成网络:构造损失函数_中国AI数据

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至少含有一项使学习过程进行统计估计的成分。最常见的代价函 数是负对数似然,最小化代价函数导致的最大似然估计。 代价函数也可能含有附加项,如正则化项。例如,我们可以将权重衰减加到线 性回归的代价函数中 J (W, b) = λ IlW^2 — EX ,y~pda ta logpmodel(y | x). (5.101) 该优化仍然有闭解。 如果我们将该模型变成非线性的,那么大多数代价函数不再能通过闭解优化。 这就要求我们选择一个迭代数值优化过程,如梯度下降等。 组合模型、代价和优化算法来构建学习算法的配方同时适用于监督学习和无监 督学习。线性回归示例说明了如何适用于监督学习的。无监督学习时,我们需要定 义一个只包含 X 的数据集、一个合适的无监督代价和一个模型。例如,通过指定如 下损失函数可以得到PCA的第一个主向量 J(W) = EXPdataIX - r(X; W)Ii (5102) 模型定义为重构函数r(x) = wτxw,并且W有范数为1的限制。 在某些情况下,由于计算原因,我们不能实际计算代价函数。在这种情况下,只 要我们有近似其梯度的方法,那么我们仍然可以使用
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