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扣丁學(xué)堂數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)之從初等數(shù)學(xué)的角度初探神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2018-06-07 14:41:58 1564瀏覽

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像deep learning、DNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等這些高逼格的詞，真的很能嚇唬人，但真正的內(nèi)容什么，很多人卻解釋得不多，要么說得太晦澀，要么說得太神叨。其實(shí)，就我們的粗淺了解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)啥的，入門還是很容易的。如果去除外面浮夸的包裝，它們的理論基礎(chǔ)也相當(dāng)直白。當(dāng)然這并不是說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不難，它們真正難的地方是在實(shí)踐方面，但這也是有方法可處理的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么牛逼之處?

機(jī)器學(xué)習(xí)算法這么多，為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么牛逼?

為了解釋這個(gè)問題，我們呈現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題上優(yōu)于邏輯回歸的地方——它幾乎可以實(shí)現(xiàn)任意復(fù)雜的分類邊界，無誤差地實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集上的分類。

然而，這是有代價(jià)的：由于其強(qiáng)大的擬合能力，極容易產(chǎn)生過擬合。為了降低過擬合，我們介紹了一種降低過擬合的思路。

在這個(gè)過程中，我們盡量解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一步操作對(duì)應(yīng)的現(xiàn)實(shí)意義和最終目的。可是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性往往是個(gè)非常大的難題。為此，我們采用了最易于理解的“交集”(邏輯與)、“并集”(邏輯或)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，希望能幫助大家進(jìn)行啟發(fā)式理解。

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