Современная математика глубокого обучения

Встраивание в сеть признаков

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

Источник подаёт встраивание частицы и положения другой спиновой группы в функцию Γ, получая признак частицы.

Эти выражения задают обратную или квантовую модель.

Пример формулы источника

\Psi_{k}\left(r,\theta_{k}\right)=\Psi_{k}\left(r,(\theta_{k,\mathrm{fc}},\theta^{+}_{\mathrm{emb}})\right)=\Gamma_{k}\left(\left(\mathrm{Emb}_{k}(r,\theta^{+}_{\mathrm{emb}}),(r_{n_{+}+1},\dots,r_{n})\right),\theta_{k,\mathrm{fc}}\right),

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

Обозначения

$Ψₖ$: Функция признака с индексом частицы.
$Γₖ$: Функция от встраивания и положений другой спиновой группы.
$Embₖ$: Встраивание частицы k.
$θₖ,fc, θemb⁺$: Параметры сети признаков и общего встраивания.
$r$: Полная конфигурация частиц.

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.

Встраивание

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.embedding = 2

Начальные значения в коде

otherPosition = 3

Вычисляется здесь

Выражение результата: { embedding, otherPosition, feature }

embedding = input.embedding Использует: input.embedding
feature = embedding + 2 * otherPosition Использует: embedding, otherPosition

Возвращает

Пример результата

embedding: 2
otherPosition: 3
feature: 8

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Условная Γ — линейная функция двух скалярных входов. Источник задаёт обучаемую функцию и ограничения перестановок; пример не устанавливает эти ограничения.

Источник: Выражение из статьи