【极简主义的深度学习】01 概览深度学习

2024-03-31 06:28

本文主要是介绍【极简主义的深度学习】01 概览深度学习,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

要学习一个东西,需要先想清楚为什么而出发,以及怎么能达到自己想要的效果。当然也不能太执着于自己的目标,沿途的风景也是非常美丽的,如果路边的风景你觉得很美就停下来欣赏,机器学习也一样。对于我来说,是想初步的了解一下机器学习,以及思考如何更有效的应用。

机器学习有什么用?我们每次坐飞机都要安检,这是一道程序,这个程序背后的含义和软件程序非常相似,都是一段固定的流程。这种简单的固定的流程,我们可以用软件来实现(例如开闸机),但是对于复杂的场景就很难用代码来实现。例如身份识别,因为每个人脸都不一样,还有可能理发或者受伤,用软件程序来全部适配几乎不太可能,这就是机器学习最初的目标。

如何实现这个目标呢?不直接编写人脸识别的软件,而是编写一个“学习”软件,让机器去学会识别人脸。要让人学会做一件事,那么给他很多案例去学习就行了,机器也是一样。我们需要给机器准备很多案例,然后通过代码来告诉他案例怎么看,以及目标是什么。

最近火热的深度学习是什么呢?深度学习是机器学习的一个主要分支,解决了机器学习的一些痛点。深度学习关注的功能强大的模型,这些模型由大量数据和错综复杂的神经网络训练而成。机器学习需要根据具体场景进行设计,所需的数据量更小,应用场景更窄一点。

小结一下:

  • 从解决问题的角度来看,所需的数据量从小到大为:普通程序 < 机器学习的经典方法 < 深度学习。
  • 机器学习后的,会将自己的经验存在大脑🧠里,而这个大脑就是模型 —— model 文件。
  • 我们普通人要中考、要高考,机器也需要考试,而这个考试通常被称为目标函数,有时也叫做损失函数
  • 该学的东西都学过了,可是效果还是不好,怎么办呢?那再拿来学一遍?对于机器可能没什么用,它们的记忆力超级好。那咋办?给他上碗鸡汤,画个饼(雾。可能用“给他上思想教育课”比较恰当,告诉机器什么东西更有价值。也就是要采用“优化算法”,大部分优化算法都基于一种基本方法——梯度下降。

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