首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    学习笔记:深度学习之“学习”

    在上一篇文章中,我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言,机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中,有一类滤波器称为自适应滤波器(Adaptive Filter),它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理,如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n),将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行对比,形成误差信号e(n),并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知,调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时,调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”,因此,自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。

    02
    领券