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机器无法理解一副图片,但是它可以把图片翻译为“像素点阵”,然后这些点阵以0与1输入。
林奇默默在地面上化了一个初中生熟悉的xy坐标轴,同时在上面点出了(1,1)(-1,1)(-1,-1)(1,-1)这四个左边,它们连接起来便是一个正方形,而这四个左边分别坐落在四个象限。
机器学习需要的便是让机器知晓诸如(2,2)这种应该算作哪一个象限?
这便需要神经网络算法的“分类”作用。
这里输入是一个(2,2)的坐标,它是一个1乘2的矩阵,这是输入层。
设定50个神经元,所以它便是一个1乘50的矩阵,这是隐藏层。
而结果1-4象限,则是一个1乘4的矩阵,这是输出层。
根据线性代数的知识,可以知道矩阵之间是能够沟通的,所以一个输出层的1乘4矩阵可以用最初的1乘2输入层矩阵表达。
这其中的操作,便在于为这个矩阵运算添加激活层以及输出正规化,再通过交叉熵损失来量化当前网络的优劣,最后再进行参数优化。
这个过程所需要的便是反复迭代。
重新走完这个过程后,林奇也不禁感慨地叹息数分。
他还记得大学的毕业论文课题,当时都是由各个导师根据自己的专业范围制定题目,然后再由学生们报名选择。
当时林奇选的慢了,最后剩下的都是若干不好啃的“算法题”。
毕竟做算法,墓地就是优化它的参数,让整个计算时间短一些,效果更精确,最终更优化些,可是每年一代又一代的学生,早已把沙漠上明显的宝石捡走了,剩下的方法也就研究生博士生的路子,自己圈一块地,继续往下深挖,想要靠着视野一眼就挑出钻石,那根本是无稽之谈。
而林奇最终思索数番,选择的是一道遗传算法做全局最优的题目,结果当时matlab早就有一整套成熟的工具包,林奇还是老老实实地自己编写函数,最终凑出一篇勉强的论文。
最终面对评审专家提问创新之处时,林奇也只能面前回答,他用的这几个参数组合,未见与前人文章,这才勉强划水过去。
而他那位选择了神经网络算法的舍友,当场被质疑模拟数据造假,差点延毕。
后来为了帮助舍友,林奇当时算是第一次接触神经网络算法。
毋庸置疑,在神经网络算法里,秘能场参数便是“输入矩阵”,法术模型结果便是“输出矩阵”。
随即,林奇在地面是书写了一段文字——
神经网络(nn)。
人工神经网络(ann)。
以大量的简单计算单元(神经元)构成非线性系统。
一定程度上模拟大脑的信息处理、存储和检索等功能。
bp网络的误差反向后传学习算法。
输出后误差来估计输出层的直接前导层误差,再以误差更新前一层的误差,如此反传下去获得所有其他各层的误差估计。
……
他一步一步地重新将整个神经网络的知识梳理一遍。
他相信,这也是对面那位神孽所等待的内容。
这也是两者之间的交换!
一种无须言说的默契。
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