公式|床长人工智能教程PDF文档这么多人在卖,为什么还要入会?
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一些内容:
这个预测的过程其实只是基于一个简单的公式:z = dot(w,x) + b 。 看到这个公式 , 完全不懂~~不少同学可能被吓得小鸡鸡都萎缩了一截 。 不用怕 , 看完我下面的解说后 , 你就会觉得其实它的原理很简单 。 就像玻璃栈道一样 , 只是看起来可怕而已 。
上面公式中的x代表着输入特征向量 , 假设只有3个特征 , 那么x就可以用(x1 , x2 , x3)来表示 。 如下图所示 。 w表示权重 , 它对应于每个输入特征 , 代表了每个特征的重要程度 。 b表示阈值[yù zhí] , 用来影响预测结果 。 z就是预测结果 。 公式中的dot()函数表示将w和x进行向量相乘 。 (不用怕 , 在后面的文章《向量化》中我会用很通俗易懂的语言来给大家介绍向量相乘有关的高等数学知识) 。 我们现在只需要知道上面的公式展开后就变成了z = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b 。
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那么神经网络到底是如何利用这个公式来进行预测的呢?下面我通过一个实例来帮助大家理解 。
假设周末即将到来 , 你听说在你的城市将会有一个音乐节 。 我们要预测你是否会决定去参加 。 音乐节离地铁挺远 , 而且你女朋友想让你陪她宅在家里搞事情 , 但是天气预报说音乐节那天天气特别好 。 也就是说有3个因素会影响你的决定 , 这3个因素就可以看作是3个输入特征 。 那你到底会不会去呢?你的个人喜好——你对上面3个因素的重视程度——会影响你的决定 。 这3个重视程度就是3个权重 。
如果你觉得地铁远近无所谓 , 并且已经精力衰竭不太想搞事情了 , 而且你很喜欢蓝天白云 , 那么我们将预测你会去音乐节 。 这个预测过程可以用我们的公式来表示 。 我们假设结果z大于0的话就表示会去 , 小于0表示不去 。 又设阈值b是-5 。 又设3个特征(x1,x2,x3)为(0,0,1) , 最后一个是1 , 它代表了好天气 。 又设三个权重(w1,w2,w3)是(2,2,7) , 最后一个是7表示你很喜欢好天气 。 那么就有z = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b = (0 * 2 + 0 * 2 + 1 * 7) + (-5) = 2 。 预测结果z是2 , 2大于0 , 所以预测你会去音乐节 。
如果你最近欲火焚身 , 并且对其它两个因素并不在意 , 那么我们预测你将不会去音乐节 。 这同样可以用我们的公式来表示 。 设三个权重(w1,w2,w3)是(2,7,2) , w2是7表示你有顶穿钢板的欲火 。 那么就有z = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b = (0 * 2 + 0 * 7 + 1 * 2) + (-5) = -3 。 预测结果z是-3 , -3小于0 , 所以预测你不会去 , 会呆在家里搞事情 。
预测图片里有没有猫也是通过上面的公式 。 经过训练的神经网络会得到一组与猫相关的权重 。 当我们把一张图片输入到神经网络中 , 图片数据会与这组权重以及阈值进行运算 , 结果大于0就是有猫 , 小于0就是没有猫 。
你平时上网时有没有发现网页上的广告都与你之前浏览过的东西是有关联的?那是因为很多网站都会记录下你平时的浏览喜好 , 然后把它们作为权重套入到上面的公式来预测你会购买什么 。 如果你发现你朋友电脑手机上的网页里面老是出现一些情趣用品或SM道具的广告 , 那你朋友肯定是个性情中人 。
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