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              IT精英團

               985學生機器學習的經歷自述,讀者也是作者 ?

              985學生機器學習的經歷自述,讀者也是作者 ?

              作者/小帥

              我么想要通過調整w和b的值讓預測值盡可能地接近真實值,其實這就是一個不斷改變w和b來使損失函數loss達到最小值的過程。怎么改變w和b才能讓loss函數最快的達到最小值?這里涉及到梯度函數的概念,所謂梯度函數就是將損失函數分別對w和b進行求導來確定w和b應該前進的方向。這個時候就又涉及到一個問題,w和b每次前進多少才合適呢?這個時候就涉及到學習率的概念,我們可以將學習率看成是每次前進的步數,將學習率和對應的梯度函數相乘就確定了w和b每次分別前進的方向和距離,學習率一般是通過自己來設置。在w和b每次改變后我們就會得到一個新的y=w*x+b的函數,然后重復上述步驟,重復多少次可以自己設置,但是并不是重復次數越多越好。最后我們就可以得到一個在給定局限內最接近真實參數的w和b值。確定好了參數我們就相當于把模型訓練好了,之后再給一個原來輸入x中沒有的值作為輸入,就會得到一個模型確定的輸出值。

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              我們可能會經??吹角跋騻鞑ズ头聪騻鞑ミ@種概念,還用上面的例子來具體說明,在我們剛開始隨機給定w和b值然后通過輸入x來確定一組預測值的過程其實就是前向傳播,而我們通過損失函數求導來確定梯度函數的過程因為是和求預測值的方向是反著的,所以就叫做反向傳播。那么為什么叫做傳播呢,這是因為實際用的過程中往往不像我們舉的例子那樣僅有一層,實際中往往會有很多層,也就是我們通過將前一層函數的輸出作為下一層的輸入然后再有一個輸出,以此類推傳播下去,反向傳播相當于一層一層地來求對應的梯度函數,從而確定每一層的參數。而在多層傳輸的過程中,有時候上一層的輸出項比較多,這個時候就需要激勵函數將上一層的輸出值維持在一定的范圍內,從而使下面的過程能夠進行下去。

              這些只是我對機器學習的一點淺薄的了解,后來因為畢設《基于機器學習的人臉識別》也一直還在學習相關的網絡結構、卷積及池化等,但是學習的還不多,就先不談了。


              下一站是幸福

              我是2020年6月即將畢業的一名北京985高校的本科生,在外人的眼里看起來可能會覺得就業前途一片光明,尤其是在我文化水平并不是太高的父母眼中,然而,現實卻是殘酷的。我不能說我的專業不夠好,但是至少作為我們學校生物醫學工程專業的一名學生,我總覺得自己在學校學的太廣,而又沒有在其中任何一個方面精通。投了簡歷四處碰壁,其實也可以找一些教育培訓機構勉強就業,但是自己又知道那不是自己想要的。最后終于決定下來要往IT方向轉行?,F在我在一個遠離父母遠離家鄉的一個二線城市學習web前端開發,準備從前端入門IT行業。一個人漂泊的日子并不好受,尤其是在和父母有了爭執,沒有了家里人支持的時候。礙于面子,已經好久沒有向父母索要生活費了,每天早上七點起床九點到培訓機構上課晚上六點下課,到出租房已經八九點了,還要抽時間去做畢業設計,周末還要去做兼职。

              我說這些并不是想告訴大家我現在有多慘,相反雖然有來自各方的很大壓力,但是我覺得自己現在很充實。最近常常想到《當幸福來敲門》中男主困頓不堪但是又一直努力追求的片段。沒有一個人的路是和別人一樣的,沒有一個人的路是不需要自己走的,但是只要我們明確自己想做什么,努力走下去,下一站一定是幸福!



              我們計算機視覺研究院已經成立,我們主要涉及深度學習領域,主要致力于人臉檢測、人臉識別,多目標檢測、目標跟蹤、圖像分割等研究方向。研究院接下來會不斷分享最新的論文算法新框架,我們這次改革不同點就是,我們要著重”研究“。之后我們會針對相應領域分享實踐過程,讓大家真正體會擺脫理論的真實場景,培養愛動手編程愛動腦思考的習慣!

               機器學習經歷自述 

              我們永遠不知道接下來面對的是什么,但是只要我們確定好方向并且努力地向前走,那么下一站一定會是幸福!

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              機器學習經歷

              前段時間畢業設計需要的時候才開始學習機器學習,所以能力和經驗可能還不夠,但是還是想把自己的學習經歷以及自己對機器學習的理解簡單分享一下,希望后者可以從我這個剛入手的機器學習者的經歷中更淺顯易懂地理解機器學習,也希望比我更早進入這個領域的前輩們提供一些經驗可以幫助到我。

              簡單說一下我自己對于機器學習的理解。在我看來機器學習就是首先有一個輸入和一個輸出,我們可以把輸入和輸出的關系看作是一個函數,那么既然是函數,函數中肯定會有參數,那么這個參數怎么得到呢?其實我們就是通過機器學習的方法讓機器自己去確定一個最好的參數。那么什么樣的參數才算是最好的參數?這里就要有一個預測值,我們可以先給這個函數一個隨機參數,然后給定一個輸入就會產生一個由隨機參數確定下來的輸出值,我們把這個輸出值就叫做預測值,這個時候我們可以比較預測值和真實的輸出值之間的差距,這個差距就叫做損失函數。

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              舉個例子,y=2*x+3,我們給定一組x的值就會產生一組真實的輸出值也就是y,接著我們可以設一個函數y=w*x+b,在這個函數中w和b是未知的,我們機器學習的目的就是通過剛才的一組輸入x及輸出y確定一個最好的w和b。怎么確定最好的w和b呢?我們先隨機給一個w和b的值,把x作為輸入,這個時候就會得到第一組預測值,我們把這組預測值記作y_pre,然后把y_pre和y做差就會得到這組預測值和真實值之間的差距,也就是損失函數記作loss=sum(w*x+b-y)


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