3.機(jī)器學(xué)習(xí)
谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊在一封致股東信中,把機(jī)器學(xué)習(xí)譽(yù)為人工智能和計(jì)算的真正未來(lái),可想而知機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能研究領(lǐng)域的重要地位。機(jī)器學(xué)習(xí)的方式包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。其中的算法有回歸算法(最小二懲罰、LR等)、基于實(shí)例的算法(KNN、LVQ等)、正則化方法(LASSO等)、決策樹算法(CART、C4.5、RF等)、貝葉斯方法(樸素貝葉斯、BBN等)、基于核的算法(SVM、LDA等)、聚類算法(K-Means、DBSCAN、EM等)、關(guān)聯(lián)規(guī)則(Apriori、FP-Growth)、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN、BP等)、深度學(xué)習(xí)(RBN、DBN、CNN、
DNN、LSTM、GAN等)、降維方法(PCA、PLS等)、集成方法(Boosting、Bagging、AdaBoost、RF、GBDT等)。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的延伸和發(fā)展,近期深度學(xué)習(xí)的研究非?;馃?,下面介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。先說(shuō)兩層網(wǎng)絡(luò),如圖3-20所示,其中,a是“單元”的值;w表示“連線”權(quán)重;g是激活函數(shù),一般為方便求導(dǎo),采用Sigmoid函數(shù)。采用矩陣運(yùn)算來(lái)簡(jiǎn)化圖中公式:a(2)=g(a(1)×w(1)),z=g(a(2) ×w(2))。設(shè)訓(xùn)練樣本的真實(shí)值為y,預(yù)測(cè)值為z,定義損失函數(shù)loss=(z-y)2,所有參數(shù)w優(yōu)化的目標(biāo)就是使對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的損失和盡可能小,此時(shí)這個(gè)問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,常用梯度下降算法求解。一般使用反向傳播算法,從后往前逐層計(jì)算梯度,最終求解各參數(shù)矩陣。
圖3-20深度學(xué)習(xí)兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
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