标签：机器 info 提取 机器学习 alt 人工神经网络 方向 需要 github
three steps for deep learning
neural network
手动连接神经元
如： 1*1+（-1）*（-2）+1=4 1/（1+e^(-4）)=0.98
不同的参数，就是一个function
不同模型的层数
矩阵运算表示网络结构
最后一组x是由输入x经过复杂运算抽出的feature
一个手写数字识别的例子
你可能要问的问题
接下来有几个问题：
多少层？ 每层有多少神经元？
我们需要用尝试加上直觉的方法来进行调试。对于有些机器学习相关的问题，我们一般用特征工程来提取特征，但是对于深度学习，
我们只需要设计神经网络模型来进行就可以了。对于语音识别和影像识别，深度学习是个好的方法，因为特征工程提取特征并不容易。
结构可以自动确定吗？
有很多设计方法可以让机器自动找到神经网络的结构的，比如进化人工神经网络（Evolutionary Artificial Neural Networks）但是这些方法并不是很普及 。
我们可以设计网络结构吗？
可以的，比如 CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Network ）
对于模型的评估，我们一般采用损失函数来反应模型的好差，所以对于神经网络来说，我们采用交叉熵（cross entropy）函数来对y和?y^??的损失进行计算，
接下来我们就是调整参数，让交叉熵越小越好。
对于所有训练数据的loss
利用梯度下降来最小化total loss
方向传播进行梯度下降
越深越好？
普遍性定理
a brief introduction of deep learning
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原文地址：https://www.cnblogs.com/tingtin/p/12332725.html
