Современная математика глубокого обучения

Классификаторы по знаку

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.

Правила предсказания и слои · Описывают или применяют правила предсказания, слои и параметры.

Проект использует линейное правило с двумя признаками. Обученные веса дают оценки или нормированную массу.

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

Примените правило знака к каждому выходу сети: ноль считается положительным.

Знак преобразует скалярный выход сети в двоичную метку.

Пример формулы источника

{\mathcal{F}}_{{{a}},{\operatorname{sgn}}}=\big\{{\operatorname{sgn}}(\Phi_{{a}}(\cdot,\theta))\colon\theta\in{\mathbb{R}}^{P(N)}\big\},\quad\text{где}\quad{\operatorname{sgn}}(x)\coloneqq\begin{cases}\phantom{-}1,&\textup{if }x\geq 0,\\ -1,&\textup{if }x<0.\end{cases}

Точное вычисление · Учебный пример вычисляет правило знака для трёх скалярных оценок.

Обозначения

$Fₐ,sgn$: Множество знаковых классификаторов из семейства сетей.
$sgn$: Функция, возвращающая +1 для неотрицательного входа и −1 для отрицательного.
$θ$: Вектор действительных параметров сети.

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.

Первая оценка

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.score = 1

Вычисляется здесь

Выражение результата: { raw, labels: raw.map((v) => (v >= 0 ? 1 : -1)) }

raw = [input.score, 0, -2] Использует: input.score

Возвращает

Пример результата

raw: массив (3 элементов): [1, 0, -2]
labels: массив (3 элементов): [1, 1, -1]

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Источник использует метки +1 и −1 и относит ноль к положительной ветви.

Источник: Формула из статьи