基于看到一个博客的大佬说自己学的东西太多了,很容易遗忘。我觉得我目前也出现这样的问题了,所以在这里开了博客,开始记录整理自己的学习之旅。

  今天看了这本书的前几章,看这个书的目的是为了1个多月后的数学建模,数学建模今天听teammate说,建模的方法其实都是类似的。优秀的建模作品是考虑了多因子,在参数的控制上,误差的分析上做的比较好。我的思考是既然是这样,那我就要提前准备好几个比较通用的模型加上代码,然后在此基础上深入了解她的其他功能。【嘿嘿,现在真的越来越喜欢IT了,就用‘她’这个称呼了,如果美丽可爱的女票看到别耍小脾气噢】。

  想起一件事情:我要每次把我的小work放在一个文件夹里面。这样方便查找,命名格式:主题--时间

  数学模型,按我现在的学识,有分:线性和非线性,非线性里面有前馈和反馈的区别。

【一】线性神经网络工具箱函数

   先解释几个名词:

  ①学习率:

学习率实际和信号分析里的时间常数是一样的,学习率越小 学习会越精细,但同时学习速度也会降低,因为现实中很多模型都是非线性的,犹如一条曲线,梯度下降采用很多小直线迭代去逼近非线性的曲线,如果每一步跨度太大(学习率)就会失去很多曲线的扭曲信息,局部直线化过严重,跨度太小你要到达曲线的尽头就需要很多很多步,这就需要更多的样本,所以这个也要考虑实际问题再来决定学习率的。
==》我们模型的建立是不需要很赶时间的,所以学习率越小越好。
  ②网络的权值与阈值:

  问题:那为什么我下面的这个代码的权值和阈值可以设置的那么大?还有为什么只用有限个激活函数,有这么万能吗?或者这么万能的原因是什么?
  我觉得我还是先接触视频讲解比较合适。先去看视频了。

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