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    第655章【神经网络深度学习】 (第3/3页)

权重,在前面加一个调节权重的系数[W],后面加一个常数方便更好地调整阈值,于是这个函数就变成了这个样子。”

    方鸿也看向了会议大屏幕,是一个新的数学公式。

    【W1X1+W2X2+W3X3+b=Y】

    陈宇看着屏幕里的公式说:“为了实现激活的过程,对输出值再作进一步的处理,增加一个激活函数,比如当X>1时,输出1;当X<1时,输出0,于是就成了这个样子。”

    “不过这个函数看起来不够圆润,不是处处可导,因此不好处理,换成Sigmoid函数,这样一个简单的函数就可以处理分类问题了。”

    “单个的感知机,其实就是画了一条线,把两种不同的东西分开,单个感知机可以解决线性问题,但是对于线性不可分的问题却无能为力了,那意味着连最简单的异或问题都无法处理。”

    异或问题对于在场的所有人包括方鸿都明白,这是计算机的基本运算之一。

    这时,陈宇自我反问道:“异或问题处理不了,那岂不是判死刑的节奏?”

    陈宇旋即自答:“很简单,直接用核函数升维。感知机之所以能变成现在的深度学习,就是因为它从一层变成了多层,深度学习的深度就是指感知机的层数很多,我们通常把隐藏层超过三层的神经网络就叫深度神经网络,感知机是如何通过加层搞定异或问题的?”

    陈宇回头看向屏幕调取下一张幻灯图并说:“计算机有四大基本运算逻辑,与、或、非、异或,这个不用多讲了。如果我们把异或放在一个坐标系来表示就是这样的。”

    “原点位置X是0,Y是0,于是取0;X=1时,Y=0,两者不同取1,通力,这儿也是1,而这个位置X、Y都等于1,所以取0,在这张图上如果我们需要吧0和1分开,一条直线是做不到的。”

    “怎么办?这就要看异或运算的本质了,数学上来说,异或运算其实一种复合运算,它其实可以通过其它的运算来得到,证明过程太复杂这里就不展开了。”

    “如果我们能用感知机先完成括号里的运算,然后再把得出的结果输入到另一个感知机里边进行外面的这层运算,就可以完成疑惑运算了,然后异或问题就这么神奇的解决了,解决问题的同时顺带还解决了线性不可分的问题。”

    “这说明什么?说明不管多么复杂的数据,通过加层的方式都可以拟合出合适的曲线将他们分开,而加层就是函数的嵌套,理论上来讲不管多么复杂的问题,我们都可以通过简单的线性函数组合出来,因此,理论上讲,多层的感知机能够成为通用的方法,可以跨领域地解决各类机器学习问题。”

    ……

    (本章完)

    

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