机器学习神经网络的一些大众误解

现在很多速成班,甚至很多大学数学都没学好的人都号称自己是什么机器学习算法专家,真的是可笑;

我是突然想到这点,就写出来记录一下;

我个人感觉要真的能把机器学习做到活学活用的水平,还是很难的,就算是我这种数学和统计出身的人,也最多只能说自己略懂一点;

上次看个句子对抗句子生成网络的文章,里面用到了policy gradient和蒙特卡洛搜索,应用在seq2seq的框架上;policy gradient是强化学习的东西,那个蒙特卡罗的方法倒是挺常见;说实话我看了一天才勉强看懂,可能我水平低;

很多人都不懂几种优化的方法也妄谈专家;

再者,你把别人的模型拿来自己跑,也能出结果,不过实话说没啥卵用,改进改进改进怎么办,以后数据变了怎么办,模型也在不断变,不了解其根源谈何应用?

更有甚者,会点R也来说自己是数据挖掘专家;

算了不吐槽了,看论文去了;

时间: 2024-10-09 04:47:50

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机器学习——神经网络

神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络,是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型.神经网络是机器学习诸多算法中的一种,它既可以用来做有监督的任务,如分类.视觉识别等,也可以用作无监督的任务.同时它能够处理复杂的非线性问题,它的基本结构是神经元,如下图所示: 其中,x1.x2.x3代表输入,中间部分为神经元,而最后的hw,b(x)是神经元的输出.整个过程可以理解为输入-->处理-->输出. 由多个神经元组成的就是神经网络 如图所示: 这是一个4层结构的神经网络,layer1为输入层,

机器学习--神经网络

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机器学习---神经网络(2)

今天主要学习了神经网络中一个重要的算法--BP(back propagation) 它是一个前馈网络,就是神经元的输出是向前传播的:其名字的意思是指最后输出的误差经由神经网络后向传播,影响每一级的权值 简单的说其思想就是:信号的正向传播 ----> 误差的反向传播:将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,不断更新权值. 这个博客写的很好:http://hahack.com/reading/ann2/

机器学习: 神经网络中的Error函数

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机器学习-神经网络算法应用(二)

1. 简单非线性关系数据集测试(XOR): X:                  Y 0 0                 0 0 1                 1 1 0                 1 1 1                 0 # -*- coding:utf-8 -*- from NeuralNetwork import NeuralNetwork import numpy as np nn = NeuralNetwork([2, 2, 1], 'tanh'

详细解读神经网络十大误解,再也不会弄错它的工作原理

来源:http://www.cstor.cn/textdetail_10544.html_biz=MjM5OTA1MDUyMA==&mid=407358558&idx=2&sn=b21877f23bf4063fa311185009c1f0b7&scene=0#wechat_redirect1462674382044 神经网络是机器学习算法中最流行和最强大的一类.但在作者看来,因为人们对神经网络工作原理存在误解,导致网络设计也很糟糕.所以这篇文章就对其中一些误解进行了讨论.

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