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云云不竭反复统一历程，到达改良的方法，就叫做“迭代”。只需我们的神经收集设想的没成绩，终极，就能够精确辨认出人类。如今最先辈的算法，曾经能够到达各类情况下98%以上的准确率了！这全部历程就叫做“锻炼”。我们用来锻炼它的图片和每张图片对应的标签，就叫做“锻炼集”。普通引见野生智能文章到这里就不会再往深里说了，假如持续往下看，你对野生智能的理解就会远远99.99%的人类。以是，你做好筹办成为砖家了吗？起首，各人最猎奇的该当是：法式究竟怎样调解权重的？这个被称作“反向传布”的历程是如许的：在每次锻炼中，我们都要肯定法式给出的结论错的有多远。我们曾经说过，法式的推测和谜底都能够转化为数值，把一切的错的平方都加起来，再均匀一下，就获得一个“丧失函数”。丧失函数固然越小越好，这代表我们的神经收集更凶猛。我们一开端能够在山顶，这意味着“丧失”出格大，以是我们要尽快下山止损。怎样做呢？一种最经常使用的也很有用的法子就是，永久挑选最陡的道路，如许很简单就会抵达某个山谷。当丧失函数到达某个最小值，不怎样变革了，就阐明锻炼差未几了。这类办法就被叫做“梯度降落”。详细而言，实在就是求导数：看到这个公式有无一点想瓦解的觉得？假如还没有完全瓦解，就略微注释一下吧：这个式子的意义就是，把某个权重削减这么多，丧失函数对响应权重的偏导数乘以α。至于怎样求这个偏导数的数值……你肯定你真的想晓得？而这个α呢，也很主要，叫做“进修速度”。它的意义是：发明毛病以后，改动的幅度太大或太小都欠好。好比学开车，转弯至于改的幅度（系数）多大最好，这就要靠悟了。好吧，说了这么难的工具，再来点八卦吧。为啥要让野生智能杀那末多猩猩、海豚、蜥蜴？由于假如没有这些负样本，野生智能顺手一抓都是对的。如许，就不存在进修和积聚经历（调解权重）的历程，也不会有在理想天下中真正找到人脸的才能。不要被那些所谓野生智能专家神神鬼鬼的术语所利诱，实在野生神经收集的有监视进修的全部历程，不过就是在做主动化的回归阐发而已。从最简朴的一元线性回归到多元非线性回归，就是愈来愈看起来愈来愈智能的历程。野生智能的专家也是这么按部就班把握机械进修的。最初，假如你能对峙到这里，祝贺，你曾经成为半个机械进修的专家了！ 

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