Современная математика глубокого обучения

Изменение результата

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.

Классификация предсказывает три вида; гребневая регрессия предсказывает массу в граммах по тем же наблюдениям. Это разные модели. Прогнозы обучения поступают в целевую функцию; 102 отдельных тестовых прогноза не обновляют веса.

Функции и производные · Описывают отображения и изменение их значений.

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

ЗадачаПримеры для обученияШаги обученияШтраф αПример для проверки

Операция проекта

Выход: ≈0,004056

Операция проекта

Вычисление проекта использует эти записи; формула и пример источника приведены ниже. Изменения кода действуют на этой странице; настройки проекта передаются между страницами.

Целевая функция → Операция проекта → Операция проекта

Вход проекта

Показаны первые три элемента; операция получает весь массив. Предпросмотр округлён; операция использует полную точность.

input.features · Признаки: [[≈-1,946; ≈-1,283]; [≈-0,6098; ≈-1,029]; [≈-0,4454; ≈0,9162]] … (12 элементов)
input.targets · Наблюдения: [0; 1; 2] … (12 элементов)
input.weights · Модель: [≈-0,2895; ≈-2,052; ≈-1,016] … (9 элементов)
input.alpha · Настройка проекта или константа: 0,001
input.task · Настройка проекта или константа: classification
input.epsilon · Настройка проекта или константа: 0,0001

JavaScript

Результат

≈0,004056

Учебный пример; конкретный фрагмент статьи не указан.

Это частное сравнивает два близких результата. Для f(x)=x² оно приближается к производной 2x, когда ненулевой шаг h стремится к нулю.

Производная описывает, как результат меняется при изменении входа.

Пример формулы источника

\frac{f(x+h)-f(x)}{h}

Приближение · Конечная разность не равна производной, если только выбранные функция и шаг случайно не дают одинаковое значение. Очень маленький шаг может усилить ошибку округления.

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.

xШаг h

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.x = 2
input.h = 0,1

Вычисляется здесь

Выражение результата: { slope, derivative: 2 * x }

x = input.x Использует: input.x
h = input.h Использует: input.h
slope = ((x + h) ** 2 - x ** 2) / h Использует: x, h

Возвращает

Пример результата

slope: 4,1
derivative: 4

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Измените входное значение и снова запустите тот же код. Отображаемый результат использует значения, показанные выше.

Источник: Учебный пример