卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中alpha是什么？Alpha: folat，可選，默認值0.0001l2罰值(正則項)參數(shù)。這個參數(shù)是給模型加一個懲罰，防止模型過擬合，越大越容易防止過擬合。一個神經(jīng)網(wǎng)絡如何由輸出反求輸

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中alpha是什么？

Alpha: folat，可選，默認值0.0001l2罰值(正則項)參數(shù)。

這個參數(shù)是給模型加一個懲罰，防止模型過擬合，越大越容易防止過擬合。

一個神經(jīng)網(wǎng)絡如何由輸出反求輸入呢？

相似組優(yōu)化解決方案的作用

啊，我 我太年輕了，不能理解你的問題。

既然你問到了神經(jīng)網(wǎng)絡，提到了群優(yōu)化，你也一定知道神經(jīng)網(wǎng)絡是一種監(jiān)督學習算法，也就是說我們需要給它提供包含自變量的輸入數(shù)據(jù)和包含因變量的輸出數(shù)據(jù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡會根據(jù)初始超參數(shù)進行預測，計算預測值與實際值的差值。我們的目標是最小化這種差異。所以訓練神經(jīng)網(wǎng)絡基本上就是為了找到這個最小的差值(我贏了 不要用成本函數(shù)這個詞)。

那么問題來了，神經(jīng)網(wǎng)絡是如何進行預測的呢？簡單來說，就是將輸入節(jié)點中的值與其對應的權重相乘并相加。最后，偏差項被加到和上，并傳遞給激活函數(shù)進行輸出。那怎么求這個最小差值呢？簡單來說就是反復做減法(預測值-實際值)直到差值最小(這里不提擬合)。讓 s把1.2放在一起，稱之為正向傳播。那么既然向前傳播了，是不是意味著向后傳播了呢？對(啊~你 你不是在問反向傳播吧？)。什么？;反向傳播是為了什么？也就是說，神經(jīng)網(wǎng)絡通過最小化差異的比較來不斷微調權重和偏差。怎么微調？就是把計算出來的權重乘以學習率。如何向前傳播？也就是把微調結果丟給前面的1來更新上一輪的權重然后再做一次。將從后面輸出的權重扔回到前面輸入的過程稱為反向傳播。因此，繼續(xù)循環(huán)，直到達到您設置的總迭代次數(shù)。直到預測輸出變得更接近實際輸出，整個過程基本上被稱為 "訓練神經(jīng)網(wǎng)絡 "。

神經(jīng)網(wǎng)絡其實是一個高階數(shù)學模型，yf(x)，現(xiàn)在你需要反函數(shù)xg(y)，它可以 不能直接推導出來，因為根據(jù)

反函數(shù):的存在定理一個嚴格單調的函數(shù)必有一個嚴格單調的反函數(shù)，并且兩者都是單調的。

神經(jīng)網(wǎng)絡不滿足這個定理，輸入輸出不是嚴格單調的。例如

進入:(白人，黑人，奴才)

輸出:人

請問你能根據(jù)輸出判斷出輸入是誰嗎？

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

神經(jīng)網(wǎng)絡是一種機器學習算法，是一種樸素的仿生學算法。它通過復雜的多層神經(jīng)元結構來擬合復雜的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的數(shù)據(jù)訓練作為基礎，存在過擬合的問題。如果要擬合的函數(shù)不復雜，數(shù)據(jù)不夠，就不適合使用神經(jīng)網(wǎng)絡。SVM適用于二分類問題，KNN可以多分類但需要大數(shù)據(jù)支持，不同的機器學習模型適用于不同的場景。模型的選擇需要根據(jù)問題的特點來研究，所以除了閱讀，就是解決更多的問題。如果你嘗試用不同的算法比較同一個問題，你會有更深的理解。很多人用神經(jīng)網(wǎng)絡來覆蓋所有的問題，其實是很不可取的。一雙鞋不可能把所有的腳都套住。另外，李航寫的《統(tǒng)計學習導論》不錯，西瓜書感覺一般。