谷歌机器学习速成课16-18讲

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16-18讲:训练神经网络、多类别神经网络、嵌套

第十六讲:训练神经网络

特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征。特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力。

学习目标

了解特征组合。

在 TensorFlow 中实施特征组合。

第十七讲:多类别神经网络

前面您已经了解了二元分类模型,该模型可从两个可能的选项中选择其一,例如:

特定电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。

特定肿瘤是恶性肿瘤还是良性肿瘤。

在本单元中,我们将研究多类别分类,这种模型可从多种可能的情况中进行选择。例如:

这条狗是小猎犬、巴吉度猎犬还是寻血猎犬?

这朵花是西伯利亚鸢尾花、荷兰鸢尾花、蓝旗鸢尾花还是有髯鸢尾花?

那架飞机是波音 747、空中客车 320、波音 777 还是 Embraer 190?

这是一张苹果、熊、糖果、狗狗还是鸡蛋的图片?

现实世界中的一些多类别问题需要从数百万个类别中进行选择。例如,一个几乎能够识别任何事物图片的多类别分类模型。

学习目标

理解多类别分类问题,尤其是 Softmax。

在 TensorFlow 中制定 Softmax 解决方案。

第十八讲:多类别神经网络

嵌套是一种相对低维的空间,您可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌套,可以让在大型输入(比如代表字词的稀疏矢量)上进行机器学习变得更加容易。在理想情况下,嵌套可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处,以此来捕获输入的语义。一个模型学习到的嵌套,也可以被其他模型重用。

学习目标

学习嵌套的定义和用途。

学习嵌套如何编码语义关系。

学习如何使用嵌套。

学习如何训练有意义的嵌套(例如使用 word2vec)。

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