这里数据呈现出来的周期为七天(这是苹果书的原句。此外可以从这个角度理解:六六三十六,六七四十二,六八四十八,结合图像来看应该是七天),因此利用这种规律性,将模型的解析式修改为:y=b + \sum_{j=1}^{7}{\omega_{j} x_{j}},其中\omega_{j}为对应第j个特征变量x_{j}的权重参数(每一个特征变量对应的...
r2 =b2 +w21x1 +w22x2 +w23x3 r3 =b3 +w31x1 +w32x2 +w33x3 用向量表示为: 将其改成线性代数比较常用的表示方式为r=b+W x ,r对应的是r1, r2, r3,r1, r2, r3 分别通过 Sigmoid 函数得到a1, a2, a3,即:a=σ(r) ,那么红色线函数表示为:y=b+cTa ,变换过程如下所示: 接下来,如图下图所示...
输入 x,x 乘上 w1 以后输出,然后再乘上 w2,接着再输出,最终得到的数据就是 y。 一个简单的训练数据集,这个数据集只有一组数据 (1,1),也就是 x = 1 的标签是 1. 所以输入 1 进去,我们希望最终的输出跟 1 越接近越好 多数的时候,我们训练到一个梯度很小的地方,参数不再更新,往往只是遇到了鞍点。
- **产生不好训练的误差表面的原因**:输入特征不同维度的值范围差距大可能导致误差表面不好训练,如输入值小对损失影响小,输入值大对损失影响大。 - **特征归一化**:包括Z值归一化等方法,可使不同维度有相同数值范围,制造较好误差表面,加速损失收敛和训练。 - **深度学习中的归一化**:对深度学习中的特征进...
局部极小值与鞍点 一、局部极小值与鞍点 1. 临界点及其种类 定义:梯度为零的点称为临界点。 种类:局部极小值:损失函数在该点附近的所有方向都高于该点。 鞍点:梯度为零,但在某些方向上损失可能上升,在其他方向上可能下降,形状类似马鞍。 局部极大值:损失函数在该点
机器学习框架 用训练集来训练模型 step1: 先写出一个有未知数 θ 的函数, step2: 定义损失,判断输入参数的好坏 step3: 解一个优化的问题,找一个让损失的值最小θ的为θ* 找到θ* 后,把θ*代入未知的参数,输入测试集得出结果。 实践方法论 先看在模型在训练数据上有没有
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营笔记02 呃嗯哈 PhD candidate 旅行ing 以下是对《深度学习详解》1.2 线性模型部分的笔记总结:1. 线性模型概述- 线性模型是最基础的机器学习模型,适用于预测任务。其基本形式为 y = wx + b ,其中 w 是权重,b 是偏置,… ...
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营(1) Lapislazuli 。 术语解释: 机器学习(Machine Learning) 让机器具备找一个(复杂的、人类难以写出的)函数(模型)的能力,从而实现语音识别、图像识别等应用。 回归(regression) regression,…阅读全文 赞同2 添加评论 分享收藏 ...
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases - datawhalechina/leedl-tutorial
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营:TASK2+CNN实践, pytorch,数据增强,可视化 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营:TASK2+CNN实践, pytorch,数据增强,可视化 上传者:m0_58854572时间:2024-08-26 Datawhale AI 夏令营机器学习 task1.pdf 机器学习 task1.pdf ...