Современная математика глубокого обучения

Равномерное приближение на компакте

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.

Приближение и глубина · Изучают ошибку приближения и размер сети при заданных условиях.

Проект содержит конечные наблюдения и обученные параметры. Проверочная выборка не устанавливает границы для генеральной совокупности и не доказывает теорему.

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

Неравенство требует, чтобы наибольшая абсолютная разность на K была меньше 1/m.

Для K = [0,1], g(x) = 0 и Φ(x) = x/2 точная наибольшая ошибка равна 1/2 и достигается при x = 1.

Равномерная граница ошибки контролирует все точки множества одновременно.

Пример формулы источника

\|\Phi_{\tilde{a}}(\cdot,\tilde{\theta})-g\|_{L^{\infty}(K)}<\frac{1}{m},

Иллюстрация · Супремум известен аналитически для этой конкретной пары функций. Выборка точек обычно не вычисляет супремум.

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.

m

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.m = 1

Начальные значения в коде

exactSupremum = 0.5

Вычисляется здесь

Выражение результата: { exactSupremum, limit, condition: exactSupremum < limit }

limit = 1 / input.m Использует: input.m

Возвращает

Пример результата

exactSupremum: 0,5
limit: 1
condition: истина

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Источник использует универсальное приближение для выбора сети, удовлетворяющей этому неравенству на компакте K, содержащем m различных обучающих точек. Его общая теорема требует активации, удовлетворяющей предположениям источника; этот пример проверяет лишь конкретную известную ошибку.

Источник: Условие из статьи