Современная математика глубокого обучения

Отдельные встраивания спиновых групп

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

Вычислите встраивания по расстояниям с отдельными параметрами для групп положительного и отрицательного спина.

Пример делает обозначение или условие источника конкретным.

Пример формулы источника

\theta_{\textrm{emb}}^{-}

Иллюстрация · Этот конечный пример не является обученной молекулярной моделью и не доказывает эквивариантность всей архитектуры.

Обозначения

$θemb⁻$: Параметры встраивания отрицательного спина.
$θemb⁺$: Параметры встраивания положительного спина.
$Υ$: Общая функция расстояния внутри каждой спиновой группы.

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.

Масштаб отрицательного спина

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.negativeScale = 2

Начальные значения в коде

positive = [0, 2]
negative = [4, 7]
positiveScale = 1

Вычисляется здесь

Выражение результата: { positiveScale, negativeScale, positiveEmbedding: embed(positive, positiveScale), negativeEmbedding: embed(negative, negativeScale), }

negativeScale = input.negativeScale Использует: input.negativeScale

Возвращает

Пример результата

positiveScale: 1
negativeScale: 2
positiveEmbedding: массив (2 элементов): [2, 2]
negativeEmbedding: массив (2 элементов): [6, 6]

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Условная одномерная Υ(расстояние,θ)=θ×расстояние использует отдельные масштабы для двух спиновых групп. Источник аналогично строит встраивание отрицательного спина с собственными параметрами.

Источник: Выражение из статьи