时间：2022-08-31 17:12:13 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
机器学习对以下复杂问题很有效。 ( a )目前没有解决这个问题的算法方案。 在He-initialization中随机获得一组值后，所有的weight都将使用该组值进行初始化，可以吗？ 反向传播思想：计算输出和标签之间的损失函数值，计算针对各神经元的梯度，根据梯度方向更新权重值。
与子集搜索和评估相关的特征：对当前学习任务有帮助的特征； 无关特征：对当前学习任务无用的特征； 冗余特征：可在其他特诊中显示的特征。 在学习的书中，记录下运行代码时有时出现的异常。 既然考虑了神经网络，激活函数activation function常常作为模拟人脑中神经元之间激活/抑制的关键。
1、神经网络 讲解
文档格式：pptx文档页数： 42页文档大小： 9.93M文档热：文档分类：高等教育---工学标签：机器学习神经元卷积梯度softmax神经。 如果需要估计概率，逻辑激活函数在输出层也很有用。 例如，用于二进制分类。 但是，即使在非显示层也很少使用。 有例外。 例如，在变分自动编码器的编码层中： 见第十五章)。
2、神经网络与机器学习关系
如果需要尽快使用神经网络，可以使用被泄露的ReLU变体之一。 例如，可以使用ReLU，该ReLU通过缺省超级参数值简单地泄漏。 两种算法都是常见的随机算法，但在思路和目的上存在差异，详细情况可以进入下一步。 蒙特卡罗算法和拉斯维加斯算法(西瓜书第11章11.4题补充)机器学习适合解决没有我们解决的算法方案的复杂问题，置换长时间的手动调整规则列表，构建适应变动环境的系统
3、人工神经网络模型算法
b )如果希望神经网络尽可能快，leaky ReLU的一种变种(例如使用默认的超参数leaky ReLU )。 随机采样权重的一个重要目标是破坏对称性。 如果所有权重都具有相同的初始值，则即使其值不为零，对称性也不会被破坏(即特定层中所有神经元都等价)，反向传播也无法破坏。
使用Sklearn和TensorFlow机器学习实用指南——第11章习题解答He初始化随机选择权重，可以将所有权重初始化为相同的值吗？ a )因为ELU可以取负值，所以任何层神经元的平均输出比ReLU (不输出负值)更接近0。 解决了传统的BP算法只有几层网络，需要手动指定特征，且容易出现局部最优问题，而深度学习引入概率生成模型，自动从训练集中提取特征，手动特征考虑不充分的问题。
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