机器学习能良好解决的问题
- 识别模式
- 识别异常
- 预測
大脑工作模式
人类有
个神经元，每一个包括
个权重，带宽要远好于工作站。
神经元的不同类型
Linear （线性）神经元
Binary threshold （二值）神经元
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\begin{array}{l}z = b + \sum\limits_i^n {{x_i}{w_i}} \\y = \left\{ \begin{array}{l}\begin{array}{*{20}{c}}1&{z \ge 0}\end{array}\\\begin{array}{*{20}{c}}0&{otherwise}\end{array}\end{array} \right.\\\theta = - b\end{array}" alt="">
ReLu(Rectified Linear Units) 神经元
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Sigmoid 神经元
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\begin{array}{l}z = b + \sum\limits_i^n {{x_i}{w_i}} \\y = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}}\end{array}" alt="">
Stochastic binary （随机二值）神经元
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\begin{array}{l}z = b + \sum\limits_i^n {{x_i}{w_i}} \\p\left( {s = 1} \right) = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}}\end{array}" alt="">
学习任务的不同类型
Supervised learning（监督学习）
给定输入向量。学习怎样预測输出向量。
比如：回归与聚类。
Reinforcement learning（增强学习）
学习怎样选择动作去最大化payoff（收益）。
输出是一个动作，或者动作的序列。唯一的监督信号是一个标量反馈。
难度在于反馈在非常大程度上是有延时的，并且一个标量包括的信息量非常有限。
Unsupervised learning（非监督学习）
发现输入的良好内在表达形式。
提供输入的紧凑、低维度表达。
由已经学到的特征来提供输入的经济性高维度表达。
聚类是极度稀疏的编码形式。仅仅有一维非零特征。
神经网络的不同类型
Feed-forward neural networks （前向传播神经网络）
超过一层隐含层即为深度神经网络。
Recurrent networks（循环神经网络）
生物学上更可信。
用RNN能够给序列进行建模：
等效于很深的网络，每层隐含层相应一个时间片。
隐含层有能力记忆长时间信息。
从几何角度看感知机
Weight-space （权重空间）
每一个权重相应空间一维。
空间每一点相应某个特定权重选择。
忽略偏置项，每一个训练样本能够视为一个过原点的超平面。
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把全部的训练样本都考虑进去，权重的可行解就在一个凸锥里面了。
二值神经元做不到的事
同或
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循环简单模式识别
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不论对于模式A或是模式B，每次把整个训练集跑完时，神经元得到的输入都是全部权值的4倍。
没有不论什么差别。也就无法区分两者之间的差异了（非循环模式能够识别）。
使用隐藏神经元
线性神经元再多层也是线性的，不会添加网络学习能力。
固定输出的非线性也不够。
学习隐藏层的权重等效于学习特征。
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