Современная математика глубокого обученияобъяснение для тех, кто не занимается математикой

Вероятностная мера случайных 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.

Вероятность и ожидание · Описывают случайные величины и их средние по закону распределения.

Векторы проекта имеют два признака; обучающая матрица содержит n строк и два столбца. Инструменты применимы, когда выполнены их предположения.

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: 4.2 Приближение случайными частями

Источник определяет вероятностную меру μg, связанную с функцией g. В конечном примере вероятностная мера задаёт неотрицательные веса с суммой один.

Мера определяет математическое ожидание при построении признаков.

Пример формулы источника

μg\mu_{g}

Иллюстрация · Эти конечные веса иллюстрируют вероятностную меру; они не выведены из заданного преобразования Фурье функции g.

Обозначения

μgμg
Вероятностная мера, связанная с g.
gg
Приближаемая функция.

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.

Поток данных в этом примере

Начальные значения в коде

  • weights = [0.25, 0.75]

Вычисляется здесь

Выражение результата: { weights, total: weights.reduce((a, b) => a + b, 0) }

Возвращает

Пример результата
weights
массив (2 элементов): [0,25, 0,75]
total
1

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Числовые значения вымышлены. Эти конечные веса иллюстрируют вероятностную меру; они не выведены из заданного преобразования Фурье функции g.

Источник: Обозначение в тексте