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机器学习笔记-2

news 2026/5/28 7:26:11

文章目录

  • 一、Linear model
  • 二、How to represent this function
  • 三、Function with unknown parameter
  • 四、ReLU
  • 总结、A fancy name

一、Linear model

线性模型过于简单，有很大限制，我们需要更多复杂模式
在这里插入图片描述

蓝色是线性模型，线性模型无法去表示红色的那个线
所以线性模型有严重的局限性这被成为
Model Bias(模型偏差)

我们需要一个复杂的有位置参数的function
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所有分段线性曲线=常数+多个分段线性函数的叠加

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二、How to represent this function

用这个Sigmoid function来逼近这条蓝色的Hard Sigmoid function
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例：
分别改变w，b，c

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假设要写出红色的这条线
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从简单模型到复杂模型

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初始线性回归模型

引入非线性（sigmoid 函数）：将模型扩展为使用 sigmoid 激活函数引入更多权重和偏移

多特征线性模型：在此基础上，模型扩展为多输入特征

多特征与非线性结合：非线性函数 sigmoid 被应用在多个输入特征的线性组合上

通过多个输入特征和权重计算激活函数
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简化成矩阵

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将线性加权求和的结果通过非线性激活函数进行转换。

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最后输出计算

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最后用线性代数得到式子

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三、Function with unknown parameter

将神经网络中的所有权重和偏置统一为一个参数向量 𝜃，便于进行优化

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ML框架

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定Loss

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新模型优化

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通过梯度下降法优化模型参数 𝜃 来最小化损失函数L。

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找到最优的𝜃使L值最小

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四、ReLU

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也可以用ReLU，将Sigmoid的地方换成ReLU

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例：

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总结、A fancy name

我们给这些起了一个好听的名字
Neuron
Neuron Network
Deep Learning
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发展变化

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