Современная математика глубокого обучения

Обучение как отображение

Проект с пингвинами

Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV

Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.

Обучение и обновление параметров · Выбирают правило или обновляют параметры с помощью правила обучения.

Текущая целевая функция даёт градиент для обновления параметров.

Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.

Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].

Используется в разделах источника: 1.2 Обучение на примерах

Правило обучения принимает конечную обучающую выборку и возвращает функцию предсказания.

Это отделяет алгоритм обучения от возвращаемой им модели.

Пример формулы источника

{\mathcal{A}}\colon\bigcup_{m\in{\mathbb{N}}}{\mathcal{Z}}^{m}\to{\mathcal{F}},

Иллюстрация · Это один вымышленный алгоритм обучения, а не общая гарантия обучения.

Обозначения

$A$: Алгоритм обучения, отображающий конечные выборки в функции предсказания.
$Z$: Пространство отдельных обучающих примеров.
$F$: Множество возможных функций предсказания.
$m$: Положительный размер выборки.

Пример формулы источника

Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.

Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.

Вторая цель

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.target = 2

Вычисляется здесь

Выражение результата: { sample, fittedConstant, predictionAtTwo: predict(2) }

sample = [1, input.target, 3] Использует: input.target
fittedConstant = sample.reduce((a, b) => a + b, 0) / sample.length Использует: sample

Возвращает

Пример результата

sample: массив (3 элементов): [1, 2, 3]
fittedConstant: 2
predictionAtTwo: 2

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Учебный алгоритм возвращает постоянную функцию, равную среднему трёх целей.

Источник: Формула из статьи