Современная математика глубокого обучения

Композиция пороговых отображений

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.

Фреймы и разреженные сигналы · Кодируют или восстанавливают сигналы с помощью фреймов и словарей.

Из длины клюва и крыла вычитаем средние по обучающим примерам, затем делим на их стандартные отклонения. Получается вектор из двух чисел.

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: 7.2 Несколько деталей для целой картинки

Примените одно пороговое отображение, затем другое к его выходу.

Эти вычисления организуют признаки и разреженные коэффициенты.

Пример формулы источника

\phi^{(\ell)}\approx(\mathcal{T}_{D^{(\ell)},b^{(\ell)}}\circ\dots\circ\mathcal{T}_{D^{(1)},b^{(1)}})(\tilde{x}),\quad\ell\in[L].

Иллюстрация · Пример с нулевой разностью не устанавливает восстановление или общую гарантию приближения.

Обозначения

$Tᴰ,ᵇ$: Пороговое отображение для словаря D и порога b.
$x̃$: Наблюдаемый вход, возможно возмущённый.
$φ⁽ˡ⁾$: Коэффициенты слоя ℓ.
$≈$: Приближение, а не гарантированное равенство.

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.

Вход

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.x = 3

Начальные значения в коде

referenceCoefficient = 1.5

Вычисляется здесь

Выражение результата: { first, second, referenceCoefficient, difference: second - referenceCoefficient, }

first = threshold(input.x, 1) Использует: threshold, input.x
second = threshold(first, 0.5) Использует: threshold, first

Возвращает

Пример результата

first: 2
second: 1,5
referenceCoefficient: 1,5
difference: 0

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

В этом вымышленном примере оба словаря — скалярные единичные отображения. Фиксированный опорный коэффициент равен 1.5; сравните его с выходом композиции при изменении входа. Источник использует приближённое соотношение восстановления при предположениях своей модели.

Источник: Выражение из статьи