133   Deep Learning

一,模型定义:

1,机器类似一个函数 f(input)=output ,给定输入之后,就会给出我们想要的结果;
2,机器是通过前期的学习来给出理想结果,就好像我们在校学习之后才会做数学题一样;
3,机器学习过程主要是捕获特征,并加以分类,对不同输入得出不同分类,也就是我们想要的结果;

二,学习过程:

1,机器需要不断循环学习才能获得一个比较合适的函数方程,就好比我们不断刷题库才能考高分,这个过程我们称之为训练
2,在有监督的训练下,根据函数输出结果和真实结果对比,不断调整函数的参数,使得输出越来越接近真实结果,即提高准确率
3,调整参数的规则,根据函数结果和真实结果之间的误差趋势来决定,采用不断迭代的方式逐步逼近最优参数,就是我们说的学习过程

 

相关资料:

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/

https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351




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