fwx+b，再經(jīng)由sigmoid(f)或者softmax(f)得到的概率與樣本實際值y(x)是有偏差的，怎樣能使預(yù)測值無限接近樣本實際值呢？這時就需要用到反向傳播來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。反向傳播主要是通過計算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，然后利用梯度下降等優(yōu)化方法來更新參數(shù)，從而使網(wǎng)絡(luò)逐步優(yōu)化，降低預(yù)測誤差。。反向傳播流程如下所示：1.前向傳播（ForwardPropagation）首先，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播計算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。這包括以下步驟：輸...

很多課程都會通過公式來說明Transformer，但是沒有給你算過數(shù)，也沒讓你明白一件更重要的事：“自注意力給出來的輸出，實際上表示了什么？”本文就想用一個質(zhì)化、好懂、可實際運(yùn)算的例子，帶你真正看懂SelfAttention是怎么工作的，并解釋它的輸出真正意義!1.讓我們再來回顧下什么是“注意力機(jī)制”？你看一段文字時，總會下意識的想：我要看哪些詞？哪些字是我目前理解這句話的關(guān)鍵？注意力機(jī)制就是這樣一種方法，它允許模型根據(jù)...

LightGBM是一個快速、高效的梯度提升框架，他由微軟開發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。接下來詳細(xì)介紹下他的原理1.梯度提升框架：LightGBM基于梯度提升決策樹（GBDT）算法，通過迭代地訓(xùn)練決策樹來逐步減少預(yù)測誤差。它將弱學(xué)習(xí)器（如決策樹）組合成一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器，不斷地根據(jù)之前模型的誤差來調(diào)整新模型的訓(xùn)練，從而提高整體模型的準(zhǔn)確性。舉例：假設(shè)有一個預(yù)測房價的任務(wù)，我們有一些房屋的特征數(shù)據(jù)，如面積、房間數(shù)、...

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一類能夠處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在處理自然語言處理、語音識別、時間序列分析等任務(wù)中表現(xiàn)出色。RNN的獨特之處在于它能夠捕捉序列中的時間依賴關(guān)系，這使得它與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如MLP）有著顯著的不同。RNN的基本原理在標(biāo)準(zhǔn)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入和輸出之間的映射是靜態(tài)的：輸入通過一組層的線性變換和非線性激活函數(shù)，然后生成輸出。而RNN引入了循環(huán)的概念：在處理序列數(shù)據(jù)時，RNN不僅考慮當(dāng)前...

在深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展的當(dāng)下，Transformer架構(gòu)無疑是閃耀的明星，被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、計算機(jī)視覺等多個領(lǐng)域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力機(jī)制。今天，就讓我們深入剖析這一神奇機(jī)制，揭開它的神秘面紗。首先要明白一個概念：為什么需要自注意力機(jī)制？傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理序列數(shù)據(jù)時，按順序依次處理每個元素，對于長距離依賴的捕捉能力欠佳，會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題。卷積神...

今天我們來講一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)到底是如何更新的！我們先來看看如下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的最后一個參數(shù)b3是怎樣進(jìn)行更新的。后面的章節(jié)再來講w1w2w3b1b2是如何更新的。我們先假設(shè)w1w2w3b1b2參數(shù)均已得到最優(yōu)解，分別如上圖中綠色數(shù)據(jù)所示。假設(shè)我們要擬合的曲線如下圖所示：我們先給b3賦一個默認(rèn)的初始值0。假設(shè)最上面的綠色曲線是我們要擬合的真實曲線，最下面的綠色曲線是當(dāng)前的預(yù)測曲線。我們先來求一個殘差平方和，即對于所有的輸入...

ReLU（RectifiedLinearUnit）函數(shù)詳細(xì)講解ReLU（修正線性單元）是一種在深度學(xué)習(xí)中非常流行的激活函數(shù)，它主要用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層。ReLU的設(shè)計簡單而高效，能夠有效地處理梯度消失問題，使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以訓(xùn)練。1.ReLU函數(shù)的定義ReLU的數(shù)學(xué)表達(dá)式非常簡潔：f(x)max?(0,x)意思是：當(dāng)輸入值x大于0時，輸出值就是輸入值x。當(dāng)輸入值x小于或等于0時，輸出值是0。2.ReLU函數(shù)的圖形ReLU函數(shù)的圖形形狀呈現(xiàn)為分段線性函數(shù)，在輸入...

梯度消失（VanishingGradient）與梯度爆炸（ExplodingGradient）梯度消失和梯度爆炸是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中經(jīng)常遇到的兩個重要問題，尤其是在訓(xùn)練較深的網(wǎng)絡(luò)時。這兩個問題都會影響網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，甚至導(dǎo)致訓(xùn)練失敗。下面小A將詳細(xì)講解這兩個問題。一.梯度消失概念梯度消失是指在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，反向傳播過程中的梯度逐漸變小，最終導(dǎo)致梯度接近于零的現(xiàn)象。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新非常緩慢，甚至導(dǎo)致某些層的權(quán)重根本不...

今天我們要講解的算法是Word2vec。Word2vec（wordtovector）顧名思義，這是一個將單詞轉(zhuǎn)換成向量形式的工具。通過轉(zhuǎn)換，可以把對文本內(nèi)容的處理簡化為向量空間中的向量運(yùn)算，計算出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度。Word2vec主要分為CBOW（ContinuousBagofWords）又叫連續(xù)詞袋和SkipGram兩種模式，今天我們主要講解的就是CBOW，接下來我們將從頭到尾的詳細(xì)講解Word2vec算法流程。先來講解一個背景知識：onehot向...

今天我們來講一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)到底是如何更新的！我們先來看看如下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的最后一個參數(shù)b3是怎樣進(jìn)行更新的。后面的章節(jié)再來講w1w2w3b1b2是如何更新的。我們先假設(shè)w1w2w3b1b2參數(shù)均已得到最優(yōu)解，分別如上圖中綠色數(shù)據(jù)所示。假設(shè)我們要擬合的曲線如下圖所示：我們先給b3賦一個默認(rèn)的初始值0。假設(shè)最上面的綠色曲線是我們要擬合的真實曲線，最下面的綠色曲線是當(dāng)前的預(yù)測曲線。我們先來求一個殘差平方和，即對于所有的輸入...

什么是梯度下降？梯度下降是一種用于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的迭代算法。什么是目標(biāo)函數(shù)？就是損失函數(shù)，損失函數(shù)（LossFunction）是在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中廣泛使用的一個概念。它主要用于衡量模型的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間的差異程度。簡單來說，損失函數(shù)的值越小，說明模型的預(yù)測越準(zhǔn)確。例如，在一個回歸問題（比如預(yù)測房價）中，常用的損失函數(shù)是均方誤差（MSE）。假設(shè)真實房價是y，模型預(yù)測的房價是y^，均方誤差損失函數(shù)可以表示為...