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《神经网络与机器学习》学习笔记之二

893 人参与   2015年10月27日 21:11  分类 : 学习笔记  点这评论

 

1)上次课程小结与认识

上次课程内容是《神经网络与机器学习》的第一部分,主要内容包括1.讲述神经网络的形成阶段 2.介绍感知器的基本形式 3.讨论感知器收敛定理 4.高斯环境下感知器和贝叶斯分类器的关系 5.实验说明感知器的模式分类能力 6.推导感知器收敛定理的批量版本 7.总结和讨论。

(1)神经网络的形成阶段(1943-1958): 1943年,McCulloch and Pitts引入神经网络的概念作为计算工具;1949年,Hebb提出自组织学习的第一个规则;1958年,Rosenblatt提出感知器作为有教师学习的第一个模型。

(2)感知器是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型。基本上它由一个具有可调突出权值和偏置的神经元组成。

(3)当感知器的基本理论用于模式分类时,只需考虑单个神经单元情况(通常认为只能完成两类的模式分类).因为通过扩展感知器的输出层可以使感知器包括不止一个神经元,相应地可以进行多于两类的分类。

 

 

2 学习了高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系

 

   问题:

(1)高斯环境下,最小二乘法和最大后验估计为什么是等价的?

(2)最大后验估计和最大似然估计二者的基本差别。


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