卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中alpha是什么？Alpha: folat，可選，默認(rèn)值0.0001l2罰值(正則項(xiàng))參數(shù)。這個(gè)參數(shù)是給模型加一個(gè)懲罰，防止模型過(guò)擬合，越大越容易防止過(guò)擬合。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何由輸出反求輸

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中alpha是什么？

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

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

一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wèn)題。

既然你問(wèn)到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提到了群優(yōu)化，你也一定知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，也就是說(shuō)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(luò)會(huì)根據(jù)初始超參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差值。我們的目標(biāo)是最小化這種差異。所以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上就是為了找到這個(gè)最小的差值(我贏了 不要用成本函數(shù)這個(gè)詞)。

那么問(wèn)題來(lái)了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何進(jìn)行預(yù)測(cè)的呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將輸入節(jié)點(diǎn)中的值與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重相乘并相加。最后，偏差項(xiàng)被加到和上，并傳遞給激活函數(shù)進(jìn)行輸出。那怎么求這個(gè)最小差值呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是反復(fù)做減法(預(yù)測(cè)值-實(shí)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(duì)(啊~你 你不是在問(wèn)反向傳播吧？)。什么？;反向傳播是為了什么？也就是說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)最小化差異的比較來(lái)不斷微調(diào)權(quán)重和偏差。怎么微調(diào)？就是把計(jì)算出來(lái)的權(quán)重乘以學(xué)習(xí)率。如何向前傳播？也就是把微調(diào)結(jié)果丟給前面的1來(lái)更新上一輪的權(quán)重然后再做一次。將從后面輸出的權(quán)重扔回到前面輸入的過(guò)程稱為反向傳播。因此，繼續(xù)循環(huán)，直到達(dá)到您設(shè)置的總迭代次數(shù)。直到預(yù)測(cè)輸出變得更接近實(shí)際輸出，整個(gè)過(guò)程基本上被稱為 "訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) "。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是一個(gè)高階數(shù)學(xué)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(dǎo)出來(lái)，因?yàn)楦鶕?jù)

反函數(shù):的存在定理一個(gè)嚴(yán)格單調(diào)的函數(shù)必有一個(gè)嚴(yán)格單調(diào)的反函數(shù)，并且兩者都是單調(diào)的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不滿足這個(gè)定理，輸入輸出不是嚴(yán)格單調(diào)的。例如

進(jìn)入:(白人，黑人，奴才)

輸出:人

請(qǐng)問(wèn)你能根據(jù)輸出判斷出輸入是誰(shuí)嗎？

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

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是一種樸素的仿生學(xué)算法。它通過(guò)復(fù)雜的多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來(lái)擬合復(fù)雜的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練作為基礎(chǔ)，存在過(guò)擬合的問(wèn)題。如果要擬合的函數(shù)不復(fù)雜，數(shù)據(jù)不夠，就不適合使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。SVM適用于二分類問(wèn)題，KNN可以多分類但需要大數(shù)據(jù)支持，不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型適用于不同的場(chǎng)景。模型的選擇需要根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)來(lái)研究，所以除了閱讀，就是解決更多的問(wèn)題。如果你嘗試用不同的算法比較同一個(gè)問(wèn)題，你會(huì)有更深的理解。很多人用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)覆蓋所有的問(wèn)題，其實(shí)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(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》不錯(cuò)，西瓜書感覺一般。