零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降1

【零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降】这篇文章是针对初学者介绍深度学习基础知识的系列教程的一部分。作者旨在帮助没有太多数学背景的程序员理解并入门深度学习。在前一篇文章中，讲解了感知器及其在线性分类中的应用，而在这一篇中，重点转移到了线性单元和梯度下降这两个关键概念。 线性单元是深度学习中的一种基本构建块，它解决了原始感知器面对非线性可分数据时无法收敛的问题。线性单元采用可导的线性函数作为激活函数，取代了感知器的阶跃函数，使得模型能够对线性不可分的数据进行近似的连续输出。线性单元通常用于解决回归问题，即预测连续的输出值，而非分类问题中的离散类别。 模型在深度学习中指的是根据输入数据预测输出结果的算法。以线性单元为例，模型可以用一个线性函数来表示，即假设函数，其参数可以调整以适应不同的数据集。模型的参数通常是未知的，需要通过训练过程来确定。在简单的例子中，模型可能只有一个参数，但在实际应用中，往往需要多个参数来匹配多个特征，形成多维的特征向量。 监督学习是机器学习中的一种方法，它依赖于带有已知输出（或标签）的训练数据来调整模型的参数。通过比较模型预测的输出与实际的标签，可以计算误差并使用优化算法（如梯度下降）来逐步减小这个误差，更新参数，使模型的预测能力逐渐提高。 梯度下降是一种优化算法，用于在损失函数（衡量模型预测错误的函数）上找到最小值，从而找到最佳的模型参数。在梯度下降中，模型的参数沿着损失函数梯度的负方向迭代更新，这个梯度反映了参数改变时损失函数的变化情况。在实践中，通常使用批量梯度下降、随机梯度下降或者小批量梯度下降等变体来加速收敛过程。 总结起来，这篇教程介绍了线性单元作为深度学习的基础组件，以及梯度下降作为优化模型参数的关键技术。理解这些概念对于进一步学习深度学习的其他算法，如神经网络、反向传播、卷积神经网络和循环神经网络等至关重要。通过逐步深入学习，程序员可以逐步掌握构建和训练复杂模型的能力，以应对各种现实世界的问题。