对抗神经网络算法 理解真正的神经网络，高等数学的知识是必须的吗？为什么？

理解真正的神经网络，高等数学的知识是必须的吗？为什么？

如果我们只使用层次结构，就不必太担心详细的数学推导过程。我们只需要知道每一部分背后的数学精神是什么。

但是如果你想更上一层楼甚至更深一层楼，高等数学的知识是不够的，比如交叉熵还需要一些信息论的知识等等。

然而，学习是一个从少到多的过程，这最终归因于实践的目的。因此，我们应该了解我们为什么要这样学习，以及为了达到我们的目标所花费的时间是否可以接受。

最后，让我们说加油。

如何估算神经网络的最优学习率？

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具体来说，当前主流的神经网络模型使用梯度下降算法进行训练，或学习参数。学习速率决定权重在梯度方向上成批移动的距离。理论上，学习率越高，神经网络的学习速度越快。但是，如果学习速率过高，可能会“穿越”损失函数的最小值，导致收敛失败。

上图左边是高学习率，右边是低学习率，来源：mikkel Duif（quora）

那么，如何找到最佳学习率？

方法。但是，这种方法的初始学习率（上例中为0.1）不应该太高。如果初始学习率太高，可能会“穿越”最优值。

另外，还有另外一种思路，就是逆向操作，从学习率很低开始，每批之后再提高学习率。例如，从0.00001到0.0001，再到0.001，再到0.01，再到0.1。这个想法背后的直觉是，如果我们总是以很低的学习率学习，我们总是可以学习到最好的权重（除非整个网络架构有问题），但它将非常缓慢。因此，从一个很低的学习率开始，我们可以肯定地观察到损失函数的下降。然后逐渐加大学习率，直到学习率过高，导致发散。该方法还避免了上述方法初始学习率过高，一次“穿越”最优值的隐患。这是Leslie n.Smith在2015年的论文《训练神经网络的循环学习率》中提出的方法。

人工智能专业包含神经网络么，考研东北大学，学校只有人工智能专业没有神经网络专业，我该报人工智能么？

人工智能专业的主要研究内容是如何利用机器智能（主要通过计算机技术）实现人的问题获取、问题推理和问题解决。目前的研究领域包括通过机器视觉感知外界环境、机器听觉、机器触觉环境数据采集等。，通过机器学习和深度学习对数据进行分析和推理（基于神经网络模型的相关方法的研究是一个主要的研究方向）。问题的解决主要依靠计算机科学技术的软硬件设计和软件工程的算法实现。最后通过机电工程机械设计自动化设备系统解决了这一问题。东北大学已进入甲级学科，包括材料科学、计算机科学与技术、软件工程和控制科学。因此，从总体上看，东北大学在人工智能方向上具有较强的实力。

人工智能专业是智能科学与技术的一个分支，神经网络只是目前智能领域机器学习和深度学习应用技术的典型模式。未来的发展将会有更多的模式和技术。因此，首先，神经网络不是一个专业方向，其次，在相关课程中学习并不比是否包含在内更难，将来一定会发生。

统计和概率论应该是包括人工智能在内的智能科学学习和发展最具影响力的基础学科，因为目前人工智能的主要方向是机器学习和基于人类经验大数据的深度学习。

神经网络是大数据吗？

神经网络不是大数据，神经网络是一种大数据处理方法。

自2016年以来，阿尔法犬以4:1夺得人类围棋冠军，以神经网络为代表的人工智能开始流行。神经网络（现在一般称为人工神经网络），它是一种模拟动物神经网络行为特征、分布式并行信息处理算法的数学模型。这种网络依赖于系统的复杂性，通过调整大量内部节点之间的关系，从而达到处理信息的目的。

大数据和神经网络（以及其他人工智能）经常一起讨论，而且它们密切相关。正是因为有大量关于用户行为的网络大数据，我们可以利用神经网络等方法对大数据进行分析，从而模拟人类的行为，使计算机也能识别图形、识别声音、分析问题、找到问题的最优解等。大数据的出现和兴起，也带动了神经网络技术的发展。为了处理大量的搜索行为数据，Google投入了大量的研究人员对人工神经网络进行优化以提高效率，最终开发出alpha狗。阿里巴巴、百度等其他公司也在神经网络等人工智能技术领域投入了大量研究人员。

神经网络和大数据可以简单地分别与人的大脑和所见所闻进行比较。神经网络是一种数据处理方法，它往往依赖于计算机程序；大数据是大量的客观数据和信息，大数据不依赖于计算机程序，而是存储在硬盘、云硬盘等物理设备中。

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