DataWhale-吃瓜教程学习笔记 (六)
学习视频**:第4章-决策树_哔哩哔哩_bilibili
西瓜书对应章节: 第五章 5.1;5.2;5.3
文章目录
- MP 神经元
- - 感知机模型 (分类模型)
- -- 损失函数定义
- --- 感知机学习算法 - 随机梯度下降法
- - 神经网络需要解决的问题
- - 误差逆传播算法
MP 神经元
接收n个收入,并给各个输入赋予计算加权和,并且和自身特有的阈值进行比较(作减法),最后经过处理得到输出。

- 单个MP神经元:感知机 (sgn 感知函数) ; 对数几率回归 (sigmoid)作为激活函数
- 多个MP神经元: 神经网络
- 感知机模型 (分类模型)

从几何的角度看,感知机的作用是 给定一个数据集D,求得对数据集中样本进行二分类的超平面。
- 其超平面方程不唯一
- w 与超平面垂直
- w 和 b 确定唯一的超平面
- w 指向正的超平面
- 恒成立公式:

– 损失函数定义

特点:
- 永远是非负的
- 没有误分类点,损失函数为0
- 误分类点越少,离超平面越近,损失函数值越小

将其中的 − Θ -\Theta −Θ 看作一定值的变量,写作 w T x i w^T x_i wTxi 的形式作为第 n+1 位,可将上式简化为

— 感知机学习算法 - 随机梯度下降法

- 神经网络需要解决的问题
- 面对一个具体场景,神经网络该做多深?多宽?
- 面对一个具体场景,神经网络的结构该如何设计才最合理?
- 面对一个具体场景,神经网络的输出结果该如何解释?
-
原则上, 神经网络能够以 任意精度 逼近 任意复杂度 的 连续 函数。
-
神经网络能够自己比较好的处理特征的问题
- 误差逆传播算法
BP算法 基于随机梯度下降的参数更新算法

- 随机梯度下降 不能保证一定走到 全局最小点, 大部分情况下走到的是 局部最小点。
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