一周学习总结

这一周挺忙的，要准备英语6级，我仅粗略的感受了一些名词概念，下面我分层次说一说我对机器学习，深度学习，神经网络和卷积神经网络的理解。

• 机器学习

机器学习有两大类任务regression(回归）和classification(分类)
当然还有很多任务，generation生成更复杂的东西，就是让机器学习创造新东西。
机器学习就像是一个函数：f（内容）=输出 内容可以是很多东西，比如图片等等，输出就是内容经过函数变化后的东西，可以是一段句子，一张图片，一个数字等等。
那这个f 该怎么编辑呢？不同于C或c++，c和c++中的f都是我们自己预先编辑好程序的运行步骤和规则。机器学习中的f是机器自己学来的。可以通过supervised learning（有监督学习）的方式，通过给机器训练，让机器自己找这个f，就是给机器大量训练数据，比如图片加标签的形式，提供给机器有标签的资料让它自己学习找最优最接近的f。机器在找最接近的f时会评估一个f的好坏，就是损失函数，类似于咱们概统中学的那些最大似然函数。损失函数（loss）越小，f越优。机器会自动找出损失函数最小的f。
还有reinforce learning(增强学习）就是机器在实践的过程中不断的反馈调节f，让f越来越优。
还有unsupervised learning（无监督学习）就是给机器一些训练数据，但是没有标签。

• 深度学习

深度学习包含于机器学习，也就是说深度学习一定是机器学习，机器学习不一定是深度学习。深度学习是从数据中学习表示的一种框架。
它强调从连续的层（layer）中学习。所谓深度就是一系列的层，深度有多深就是这些层数。这些层都是从训练数据中自动学习的。层数比较少的，比如一两层的称为浅层学习。
举一个书上的例子，数字识别：
输入一张图片（上面有个手写数字）–>经过第一层layer–>第二层–>第n层–>最终输出。
可以将深度网络看作多级信息蒸馏操作，每经过一层，所包含的信息就越丰富，一层层下去直至得出结果。

深度学习就是一种数据处理，每经过一个层，其数据就被过滤精细化。
每一层有个权重，每一层对数据所作的操作体现在权重里，这些操作本质上是一串数字，因为计算机只有0和1嘛。
学习的意思就是为所有的层找到权重值，这些所有的权重值组合在一起就相当于一个非常复杂的函式f。
通过损失函数作为反馈调节各组权重值，直至各组权重值组成的函式能比较准确的解决问题。

• 神经网络
  神经网络的核心组件是：层，网络，（损失）目标函数，优化器
  多个层layer组合在一起就是网络，输入数据X经过每个层的提取映射成Y，损失函数将预测值Y与真实值比较得到损失值反馈，优化器的作用就是利用损失值来更新网络中各个层的权重（weight）

神经网络的基本数据结构是层，层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转化为一个或多个输出张量。

神经网络是层构成的。

可以解决一些二分类，多分类问题。

• 卷积神经网络

卷积神经网络是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含一个由卷积层和池化层构成的特征提取器。卷积和池化简化了模型，减少了模型的参数。

卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连接的多层感知机分类器构成。

卷积神经网络 我暂时把他理解成一个很复杂很高维的函数，有输入，有输出。因为听说cnn常常被用在影像处理上，所以它的输入通常是个图像，图像一次次通过layer，每一次通过layer信息就被提取，图像中的信息就被一次次的提取，就像个过滤器原理一样。

cnn要比dnn更简单