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    懂点深度学习:【白话】模型

    问题导读 1.什么是机器学习模型? 2.机器学习数学符号是如何认识的? 3.损失函数的作用是什么? 我们可能听说过机器学习、深度学习。可是我们可能觉得非常神秘或则难懂。有这种感觉,是因为对人工智能缺乏了解造成的。深度学习和我们的传统编程其实是差不多的,关键是我们要懂里面的逻辑,或则说知识,或则说门道,懂了这些,我们机器学习就会比较简单了。这里给大家说说,我们经常听到的“模型”,什么是机器学习模型,模型训练,怎么个训练法。 提前说明的是,这里我们举例,举例的时候大家可能看到一些特殊的符号就懵逼了,其实这都是我们的错觉造成的,比如2的N次方,我们知道它是2*2*2.。N,这是它表示的含义。可能当我们看到

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    [机智的机器在学习] 卷积神经网络入门教程(2)

    今天继续回归卷积神经网络的入门教程,主要是介绍全连接网络的训练过程,通俗的讲就是我们入门教程(1)里面讲的是全连接网络长什么样,神经元之间的关系是什么样的,里面的参数代表什么意思,这些都是说了的,对吧!然后全连接网络的训练就是怎么计算参数的值是多少,比如说我们有一直线方程y=kx + b,里面的k和b就是两个未知的参数,然后计算这两个参数就是通过两个点的坐标,利用二元一次方程组来计算。这个计算的过程,在NN里面叫做训练!也就是说网络(也可以理解为模型或者方程)建好了以后是不知道里面的参数值是多少的,需要根据

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