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說明如何將一個AI模型轉化為數學的求解問題

2019-07-02

在第一步定義好模型之后,接下來我們要告訴機器,滿足什么樣條件的a和b才是最好的模型,即定義損失函數。

假設測試的數據(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)…;

假設測試數據到直線的距離之和為H;

則H2=∑(x-xi)2+(y-yi)2之和,其中xi、yi表示每點的測試數據。

因此我們定義最好的就是:使得H的值最小時,就是最好的。

第三步:找出最好的模型

根據第二步,我們知道什么是最好的了,接下來就是想辦法求解出最好的解。

常用的就是梯度下降法,求最小值。剩下的就是輸入數據去訓練了,訓練數據的量和數據源的不同,就會導致最終的參數a、b不一樣。

這三步中基本上就是轉化為數學問題,后面會單獨寫一篇文說明如何將一個AI模型轉化為數學的求解問題,其中主要涉及的一些專稱有:激活函數、損失函數、誤差、梯度下降、收斂、正則化、反向傳播等等,感興趣的同學可以關注下。

02 監督學習(Supervised Learning)

監督學習是從標記的訓練數據來推斷一個功能的機器學習任務,主要特點就是訓練數據是有標簽的。

比如說圖像識別:當輸入一張貓的圖片時,你告訴機器這是貓;當輸入一張狗的圖片時,你告訴機器這是狗;如此訓練。


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