python - 从机器学习训练的模型中获取某种数学公式

Question

我已经在这里问过这个问题:Can Convolutional Neural Networks (CNN) be represented by a Mathematical formula?但我觉得我还不够清楚，而且提出的想法也不适合我。

假设我使用我的计算机训练某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给出输入值并返回预测结果(即 1 或 0)。

现在，假设我仍然想提供输入并获得预测输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或代表我的“训练模型”的矩阵。

换句话说，我希望我的训练模型“转换”为某种公式，我可以提供输入并获得预测数字。

我想这样做的原因是因为我想训练一个大数据集并使用复杂的预测模型。并在 PIC32 微 Controller 等更简单的硬件中使用这种经过训练的预测模型。 PIC32 微 Controller 不会训练机器学习或存储所有输入。相反，微 Controller 会简单地从系统中读取某些数字，应用数学公式或某种矩阵乘法，然后给出预测的输出。这样，我就可以在更简单的设备中使用“奇特”的神经网络，这些设备可以轻松地运算数学公式。

Answer 1

如果我正确地理解了这一点，你会想要一个多变量的连续函数来取代 CNN。存在于具有 ANN(“正常”神经网络)的世界中的 CNN 的中心点是，它包括中断性变换:非线性、不连续性等，使 CNN 能够开发简单线性组合的识别和关系 - 例如作为矩阵乘法——无法处理。

如果您想更好地理解这一点，我建议您选择适合您学习风格的任何演示模式来介绍深度学习和 CNN。