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谷歌人工智能_简单线性回归模型中_深度学习项目实战 第二三阶段网络数据源制作_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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的,这是本书的观点。掌握了这些 关键技术不仅仅对这些技术本身的理解很有用,而且会深化你对使用神经网络时会遇到哪些问 题的理解。这会让你做好在需要时快速学会其他技术的充分准备。 3.1交叉燔代价函数 我们大多数人不喜欢被指出错误。在开始学习弹奏钢琴不久后,我在一个听众前做了处女 秀。我很紧张,开始时将八度音阶的曲段演奏得很低。我很困惑,因为不能继续演奏下去了,直 到有个人指出了其中的错误。当时,我非常尴尬。不过,尽管不开心,我们却能够因为明显的犯 错快速地学习到正确的东西。你应该相信下次我再演奏肯定会是正确的!相反,在我们的错误 不是很好地定义的时候,学习的过程会变得更加缓慢。 理想地,我们希望和期待神经网络可以从错误中快速地学习。在实践中,这种情况经常出现 吗?为了回答这个问题,让我们看看一个小例子。这个例子包含一个只有一个输入的神经元: 我们会训练这个神经元来做一件非常简单的事:让输入1转化为0。当然,这很简单了,手 工找到合适的权重和偏置就可以了,不需要什么学习算法。然而,看起来使用梯度下降的方式 来学习权重和偏置是很有启发的。所以,我们来看看神经元如何学习。 为了让这个
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