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李宏毅机器学习——初识深度学习

深度学习简介

深度学习的历史

1958: Perceptron (linear model)
1969: Perceptron has limitation
1980s: Multi-layer perceptron
- Do not have significant difference from DNN today
1986: Backpropagation
- Usually more than 3 hidden layers is not helpful
1989: 1 hidden layer is “good enough”, why deep?
2006: RBM initialization (breakthrough)
2009: GPU
2011: Start to be popular in speech recognition
2012: win ILSVRC image competition
感知机（Perceptron）非常像我们的逻辑回归（Logistics Regression）只不过是没有sigmoid激活函数。09年的GPU的发展是很关键的，使用GPU矩阵运算节省了很多的时间。

深度学习的三个步骤

Step 1: 神经网络

完全连接前馈神经网络

概念：前馈（feedforward）也可以称为前向，从信号流向来理解就是输入信号进入网络后，信号流动是单向的，即信号从前一层流向后一层，一直到输出层，其中任意两层之间的连接并没有反馈（feedback），亦即信号没有从后一层又返回到前一层。

在传递时方向是从后往前，所以叫前馈

全连接和前馈的理解

输入层（Input Layer）：1层
隐藏层（Hidden Layer）：N层
输出层（Output Layer）：1层

矩阵计算

输入
输出

从结构上看每一层的计算都是一样的，也就是用计算机进行并行矩阵运算。
这样写成矩阵运算的好处是，你可以使用GPU加速。

本质：通过隐藏层进行特征转换

Step 2: 模型评估

最小化损失函数

Step 3: 选择最优函数

梯度下降

反向传播

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