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学习深度学习需要具备哪些基础才可以?
对于一般的深度学习研究和应用来说,需要重点温习函数与极限、导数(特别是复合函数求导)、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中,求解函数的一阶导数是最为基础的工作。
要想学习深度学习就必须先学习机器学习,学习机器学习,首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识,其中统计数学最重要,推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》,学习概率分布、大数定律等等。
学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础,并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生,计算机相关专业的高校讲师,从事IT行业的编程人员,人工智能领域的从业人员。
入行深度学习首先我们应该掌握的就是python知识!深度学习本质上是深层的Python人工神经网络,它不是一项孤立的技术,而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。
能力方面:可以学习掌握速读记忆的能力,提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法,其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能,培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。
什么是梯度下降优化算法?
梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常也称为最陡下降法,但是不该与近似积分的最陡下降法(英语:Method of steepest descent)混淆。
梯度下降是迭代法的一种,梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。
梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降,寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点,并向该函数在当前点梯度(或近似梯度)的反方向移动。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法。
梯度下降法是一种常用的优化算法,用于求解函数的最小值或最大值。在机器学习中,梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的最优解。梯度下降法的基本思想是,通过不断地迭代更新参数,使目标函数的值不断地逼近最优解。
凸优化(七)——牛顿法
1、凸优化主要学习《凸优化》(Stephen Boyd等著,王书宁等译)[1]这本书。学习过程中,对其内容的理解时有困惑,也参考一些其他书籍资料。笔者尽量将这部分知识整理地简洁明了,成此系列笔记。
2、但牛顿法因为是二次收敛就很容易到达了。牛顿法最明显快的特点是对于二阶函数(考虑多元函数的话要在凸函数的情况下),牛顿法能够一步到达,非常有效。
3、约束条件:凸优化问题通常有约束条件,这些条件可以是等式约束或不等式约束。约束条件可以是凸的,也可以是非凸的。优化算法:凸优化问题有多种求解方法,如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
4、最后,凸集上的任意两点之间的连接线段上的任意一点也是凸集的一部分。应用凸优化方法:为了找到目标函数在凸集上的极值点,我们可以使用凸优化方法。这些方法通常基于梯度下降、牛顿法等优化算法。
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