Современная математика глубокого обучения

Обучение начинается с инициализации

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: 5.2 Когда параметры меняются совсем немного

Начальная итерация обучения равна выбранному начальному вектору параметров.

Пример объясняет соответствующие обозначения источника.

Пример формулы источника

\Theta^{(0)}=\Theta

Иллюстрация · Задание инициализации и размера пакета не устанавливает сходимость.

Обозначения

$Θ$: Начальный вектор параметров.
$Θ⁽⁰⁾$: Вектор параметров на нулевой итерации.
$m$: Число обучающих примеров.
$m^{\prime}$: Размер пакета.

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.

Первый параметр

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.a = 1

Начальные значения в коде

batchSize = 2
sampleCount = 2

Вычисляется здесь

Выражение результата: { initialization, iterationZero, batchSize, sampleCount, fullBatch: batchSize === sampleCount, }

initialization = [input.a, 2] Использует: input.a
iterationZero = [...initialization] Использует: initialization

Возвращает

Пример результата

initialization: массив (2 элементов): [1, 2]
iterationZero: массив (2 элементов): [1, 2]
batchSize: 2
sampleCount: 2
fullBatch: истина

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Пример копирует инициализацию в первую итерацию и использует все m=2 примера как пакет. Источник рассматривает градиентный спуск по полному пакету с m′=m.

Источник: Выражение из статьи