Современная математика глубокого обучения

Встраивания на основе расстояний

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.

Квантовые модели · Описывают волновые функции, координаты частиц и соотношения энергии.

Уравнения в частных производных и квантовые модели не являются операциями над этими измерениями пингвинов.

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: 8.2 Уравнения как подсказки

Для каждой частицы сложите значения одной функции от расстояний до частиц её спиновой группы.

Эти выражения задают обратную или квантовую модель.

Пример формулы источника

\mathrm{Emb}_{k}(r,\theta^{+}_{\mathrm{emb}})\coloneqq\sum_{i=1}^{n_{+}}\Upsilon(\|r_{k}-r_{i}\|_{2},\theta_{\mathrm{emb}}^{+}),\quad k\in[n_{+}],

Иллюстрация · Условные конечные входы иллюстрируют выражение. Они не доказывают общую тождественность, оценку или существование.

Обозначения

$Embₖ$: Встраивание частицы k.
$Υ$: Общая функция расстояния и параметров встраивания.
$rₖ,rᵢ$: Положения частиц в ℝ³.
$n₊$: Число частиц с положительным спином.
$θemb⁺$: Общие параметры встраивания.

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.

Первое положение

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.first = 1

Вычисляется здесь

Выражение результата: { embedding }

positions = [input.first, 3] Использует: input.first
embedding = positions.map((x) => positions.reduce((sum, y) => sum + Math.abs(x - y), 0), ) Использует: positions

Возвращает

Пример результата

embedding: массив (2 элементов): [2, 2]

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Условный одномерный пример использует Υ(расстояние) = расстояние. Он включает нулевое расстояние каждой частицы до себя, как в показанной сумме. Это не обученная молекулярная модель.

Источник: Выражение из статьи