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   -> 人工智能 -> 李宏毅 机器学习2021(一) -> 正文阅读

[人工智能]李宏毅 机器学习2021(一)

Machine learning and Deep learning

Introduction

Machine learning

Looking for function

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Different types of Functions

Structured Learning

create something with structure(image, document) in other word, learn how to create

How to find a function

1.Function with unknown Parameters

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2.Define Loss from Training Data

Loss is a function of paras

Loss: how good a set of values is

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If y and y-hat are both probability distributions -> Cross-entropy

3.Optimization
Gradient Descent

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local minima

example

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Example-> Linear Models

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Linear models are too simple … we need more sophisticated modes.

1. Piecewise function

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Linear models have severe limitation-> model bias

All piecewise linear curves = constant + sum of set of linear functions
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Beyond piecewise linear?

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2. The bule lines - sigmoid

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3. Different sigmoid

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4. Representation

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6. Vector representation

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7. optimization

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8. model optimize

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9. fancy name

neuron and neural network

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why don’t we go deeper? -> overfitting

注:

1. 本文内容出自台湾大学李宏毅老师教学视频及相关课件

2. 本文不可用做代替李宏毅老师课程视频的自学材料,因视频中许多细节并未出现在本文中。本文适用于已完成视频学习想要进行简单课后复习的情况

3. 本文内容为李宏毅老师课程视频前三节内容,后续内容会陆续更新

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加:2021-07-24 11:26:17  更:2021-07-24 11:29:41 
 
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