【python】8 API | AI | ML | DL 基本概念_神经网络api什么意思

1 API

在机器、深度学习中，建模、评估都不难，都是套路。

机器学习最关键的是特征工程，怎么才能得到更有价值的输入。

（就比如我一直在考虑权重、特征的问题）

深度学习解决了很多人工的问题，显得更智能。通过网络自动学习特征。

API（Application Programming Interface）应用程序编程借口，即预先定义的函数，提供应用程序，无需访问源码，访问一组例程。如keras就是python编写的高级神经网络API，Tensorflow作为后端运行，支持快速实验，最小时延将想法转为成果。

其实学习机器学习、深度学习就是学会各个模型所应用的场景，适用的范围。

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2 AI ML DL

AI 人工智能（计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘）

ML 机器学习

DL 深度学习

NN 神经网络  Neural Networks

RNN卷积（计算机视觉）

CNN循环、递归（自然语言处理）

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数据获取

特征提取（适合问题，适合模型）（数据层面）（最关键）

建立模型

评估应用

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2.1 特征工程

1.数据特征决定模型上限

2.预处理和特征提取是最核心的

3.算法、参数选取只是决定如何逼近上限

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3 机器学习概念

机器学习：构建映射函数，通过算法使机器能从大量数据中学习规律，从而对新的样品进行决策。

特征提取：基于任务或先验去除无用特征。

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4 深度学习概念

深度学习：构建深度模型，自动学习好的特征表示。

表示学习：通过深度模型来学习高层语义特征。

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5 一些常用专业词汇

5.1 过拟合

过拟合：在训练集表现好，在测试集表现差，即泛化能力差。优化过度，经验风险最小化原则容易导致模型在训练集上错误率很低，但是在测试集上错误率很高。往往是由于训练数据少、以及噪声等原因造成。

解决方法：正则化，所有损害优化的方法都是正则化，要增加优化约束，干扰优化过程，使用验证集来测试超参数，如果错误率在验证集上不再下降，便提前停止。

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5.2 超参数

人为设定的参数

机器学习问题可以转化为最优化问题，如梯度下降法，搜索步长α也叫作学习率learning rate（重要的超参数）

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6 人工神经网络 ANN artificial

输入值：x(向量）
输入值的权重：w(向量）
净输入函数: z=w1x1+w2x2+…+wm*xm

偏置：（机器学习中把负的阈值或者权重w0=-θ），在直角坐标系中可以理解为直线的截距，目的是对神经元激活状态的控制。

变换函数、作用函数、激活函数f（x）：有四种形式：阈值型、S型、伪线性型、概率型

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7 感知器

感知器适用于简单模式分类，用于两类模式分类时，相当于用一个超平面（直线）将两类样本分开。感知器是研究其他网络的基础，易理解。简单单节点感知器具有分类原理，将分类知识存储于权向量，由权向量决定判决界面（直线、平面、超平面）以实验分类。

用途：感知器只能解决线性可分问题，输出只能是0和1

7.1 自适应线性单元 adaline

概念：感知器是用于离散时间型的神经网络，而自适应线性单元以连续线性模拟量为输出，结构与感知器网络相似。将期望输出与实际输出的误差作为调整信号，不断在线调整权向量，保证期望与实际输出相等。

用途：线性逼近一个函数式进行联想，用于信号滤波、预测、模型识别、控制。

优点：输出可以是任意值，采用W-H学习规则（最小均方差 LMS）进行训练，收敛速度更快，精度更高。

W-H学习规则：不需求导，简单，快。 （自相关矩阵相关概念）