现在大模型中很热的Transformer 可以被认为是一种算法，因为Transformer 描述了如何执行自注意力计算、如何结合输入数据、如何通过神经网络层传递数据等等，这个意义上的 "算法" 是描述模型在前向传播和反向传播期间所采取的计算步骤。二、模型 1、模型定义 在更广泛、跨学科的背景下，模型可以被定义为：对现实世界某一...
现在大模型中很热的Transformer 可以被认为是一种算法,因为Transformer 描述了如何执行自注意力计算、如何结合输入数据、如何通过神经网络层传递数据等等,这个意义上的 "算法" 是描述模型在前向传播和反向传播期间所采取的计算步骤。 二、模型 1、模型定义 在更广泛、跨学科的背景下,模型可以被定义为:对现实世界某一...
Step-1:数据准备。 Step-1.1数据预处理:收集数据、清洗数据、标注数据。 Step-1.2 构建数据的向量空间模型(将文本、图片、音频、视频等格式的数据转换为向量)。 Step-1.3 将构建好向量空间模型的数据分为训练集、验证集和测试集。 Step-2:训练——将训练集输入给训练程序,进行运算。训练程序的核心是算法,所有输入...
现在大模型中很热的Transformer 可以被认为是一种算法,因为Transformer 描述了如何执行自注意力计算、如何结合输入数据、如何通过神经网络层传递数据等等,这个意义上的 "算法" 是描述模型在前向传播和反向传播期间所采取的计算步骤。 二、模型 1、模型定义 在更广泛、跨学科的背景下,模型可以被定义为:对现实世界某一...
模型:现实世界的数学表示或模拟,它是指一种结果。 算法:执行特定任务的明确步骤序列。 模型结构:模型的特定框架或架构。 数据模型:描述数据对象、其关系及与其相关的操作的抽象结构。 训练:使用数据调整模型参数以改进模型性能的过程。 但即使你看懂了这五个概念的简明定义,也不代表你真正的理解了内涵,这里我先问你...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: enter image description here 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。
算法 有监督和无监督学习的算法差别甚大。因为我们在日常中主要应用的还是有监督学习模型,所以就先以此为重点,进行讲解。 有监督学习的目标就是:让训练数据的所有 x 经过 f(x) 计算后,获得的 y’ 与它们原本对应的 y 的差别尽量小。 我们需要用一个函数来描述 y’ 与 y 之间的差别,这个函数叫做损失函数(Lo...
机器学习三要素为:数据(Data)、模型(Model)、算法(Algorithm)。 简而言之,三要素间的关系,可以用一句话来说明: 算法通过在数据上进行运算产生模型 。 那么,我们来具体了解机器学习三要素。 数据(Data) 向量空间模型(VSM) 原始数据(Raw Data)是无法直接用来喂给算法进行计算的,所以,需要构建一个向量空间模型(Vecto...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。 源数据 上一篇中,图1老鼠和其他动物和图2小马宝莉六女主就是现实中的两份样本集合。如果...
这可能是最简单的机器学习算法。当你想计算某个连续值的时候，可以使用回归算法，而分类算法的输出数据是...