Современная математика глубокого обучения

Умножение матрицы на вектор

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.

Векторы и матрицы · Описывают операции над векторами и матрицами.

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: [≈1,618; ≈0,5127; ≈-2,131]

Операция проекта

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

Признаки → Операция проекта → Прогноз

Вход проекта

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

input.matrix · Модель: [[≈-0,2895; ≈-2,052; ≈-1,016]; [≈0,6915; ≈1,557; ≈-1,661]; [≈-0,402; ≈0,495; ≈2,678]]
input.vector · Признаки: [1; ≈-0,6715; ≈-0,5215]

JavaScript

Результат

[≈1,618; ≈0,5127; ≈-2,131]

Учебный пример; конкретный фрагмент статьи не указан.

Матрица — это таблица. Каждый элемент результата равен скалярному произведению одной строки на входной вектор.

Это базовая операция в нейронных сетях.

Пример формулы источника

(Ax)_i=\sum_{j=1}^{d}A_{ij}x_j

Точный результат · Результат точен для этих конечных учебных данных, за исключением обычного округления на компьютере.

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.

Первый элемент

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.x = 1

Начальные значения в коде

matrix = [ [1, 2], [3, 4], ]

Вычисляется здесь

Выражение результата: matrix.map((row) => row.reduce((sum, value, i) => sum + value * x[i], 0))

x = [input.x, 1] Использует: input.x

Возвращает

Пример результата: массив (2 элементов): [3, 7]

Некоторые пути или значения при выполнении здесь не определены.

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