[Note] Machine Learning (Lecture 6)
2 min readMar 13, 2022
Deep Learning
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Neural Network:
有 Input Layer, 多個 Hidden Layer, Output Layer。
其中包括數個 weight 以及 bias 來計算 Neural Network 每層參數輸出,
也可以看作一系列的矩陣運算,代表可以透過 GPU 加速。
Example: 數字比對
- 透過 Neural Network 建立 Model
Input Layer: x1 ~ xn 的 node 建立 input layer
Hidden Layers: fully connected network training structure
Output Layer: y1 ~ y10 輸出數字為 0 ~ 9 之數字機率 - 藉由 Gradient Descent 來改正 model parameter,
藉此降低 Loss function
3 個問題
- 如何決定 Neural Network 層數 ?
A: 藉由測試跟經驗決定 - 如何自動決定 Network Structure ?
A: Evolutionary Artifical Neural Networks - 怎麼去設計 Network Structure ?
A: Convolutional Neural Network (CNN)
圖片文章來源 :
Lecturer