人工智能的基本原理
时间:2020-08-12 15:45

  所说有点像灰色系统,也有点像线性回归,通过一对对xy(x+中间算法--y)值来完善中间算法,使其输入x值后,结果越来越接近y值

  深度学习主要依赖数据、算法、计算力。随着互联网的发展,数据信息变得更加庞大,电脑的普及,也使得计算力越来越强,以及一些算法的优化,是的算法越来越成熟

  以一张64*64像素的照片为例,如下图,想要判断图片有没有猫,结果只有两个,有或没有,由于任何颜色都可以由红色、 绿色、蓝色构成,所以图一可以看成是3张64*64维数的颜色表组成(一个像素就是一个颜色点,一个颜色点由红绿蓝三个值来表示,例如红绿蓝分别是255,255,255,那么这个颜色点就是白色),则x就可以看成一个n*1或者1*n维数的向量,n=64*64*3

  σ,它代表了sigmoid函数, sigmoid函数的作用就是把计算结果转换为0和1之间值(因为我们的结果只有两个,有或没有,也就是1或0,因此我们的结果要控制在1根0之间,越接近1表示预测越准确)

  损失函数(loss function),原理就是通过比较预测的值跟实际的值相差大不大,有此来判断算是否准确

  首先,其实学习就是想办法让损失函数的值变小,而损失函数值是由w跟b决定的,所以问题可以转换成如何寻找合适的w跟b值

  损失函数J的形状是一个漏斗,我们训练的目的就是找到漏斗底部的一组w和b。这种形状的函数我们成为凸函数(向下凸起的函数),这也是我们选择J为损失函数的原因,而我们之前遇到的平方差不是一个凸函数,很难找到最小值

  如上图所示,梯度下降算一步一步地更新w和b,使损失函数一步一步地变得更小,最终找到最小值或接近最小值的地方。

  那么到底这个神秘的梯度下降算法是如何来更新w和b的呢?为了简化问题,让大家更容易理解其中的理论,我们先假设损失函数J只有一个参数w(实际上J是一个关于w和b的函数),并且假设w只是一个实数(实际上w是一个向量/一组实数)。如上图,梯度下降算法一步一步地在改变着w的值,在使损失函数的结果越来越小(将w的值一步一步的移到红点处)。我们是通过下面的公式来改变w的值的。

  其中dw为偏导数,也可以理解为斜率,r为学习率,用来控制w改变的步径,要是选择不当的话可能就如上图所示,直接跳过红点到绿色三角形那里,也就是说你的神经网络可能永远都找不到损失函数的最小值

  是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程。人工智主能它是用来研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习,推理,思考,规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理,制造类似的人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。2:

  技术能够把计算机变成像人一样具备思考能力,这看起来非常神奇,很多人以为内部机理一定非常复杂,复杂到只有那些穿着白大褂的大胡子科学家才能明白。诚然技术原理确实不简单,但通过大白话,以普通人能理解的方式把它说清楚其实一点也不难。这里,我抛弃各种高大上的科学词汇和艰深难懂的数学公式,用老妪能懂的普通话向你解释清楚

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