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七月在线_彭亮_支持向量机算法_机器学习-策略优化与课程总结_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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们做出最终决定关于课程。所以这里有一些测试的例子设置为显示数据的样子。你已经在第一个播种了一些例子讲座,但这里还有一些。所以你可以看到它是相当明显的该图像中的对象是什么,但是a很多 在这个视频中,我们将看一下随机梯度下降学习神经网络,特别是迷你批量版,其中可能是最广泛使用的学习大神经网络算法。我们以前见过这个,但让我们开始吧提醒一下错误是什么表面看起来像一个线性神经元。误差表面是指表面位于水平轴的空间对应于神经的权重净。并且垂直轴对应于它造成的错误。对于具有平方误差的线性神经元,表面总是形成二次曲面碗。垂直横截面是抛物线,水平横截面是椭圆。对于多层非线性网络的误差表面要复杂得多,但只要重量不大它是一个平滑的错误表面,并在本地它很接近一小部分二次碗。它可能不是碗的底部而是有一块二次碗将非常适合本地错误表面好。如果我们看看转换速度的话当错误时,做全批量学习表面是二次泡,显而易见的事情是走下坡路,这样可以减少错误。但问题是,那个方向最陡的血统并不指向我们想去的地方。正如你在椭圆中看到的那样最陡下降的方向几乎是矩形到我们想去的方向在。你有一个非常大的渐变穿过椭圆,这是方向我们只想小旅行距离,渐变非常小沿着椭圆,这就是我们想要旅行的方向很大距离。这恰恰是错误的方式。现在你可能会认为学习线性像这样的系统,如果不是一个好主意你想优化大的非线性网。但即使是这些非线性多线网,这种问题出现了。这是一
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