Современная математика глубокого обученияобъяснение для тех, кто не занимается математикой

Отмеченное тождество риска

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.

Предположения и обозначения источника · Объясняют символы и предположения в утверждении источника.

Проект содержит конечные наблюдения и обученные параметры. Проверочная выборка не устанавливает границы для генеральной совокупности и не доказывает теорему.

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: 1.2.2 Может ли сеть представить нужную функцию?

Знак (*) отмечает равенства, обоснованные предыдущим тождеством квадратичной потери. Это пометка, а не новая переменная.

Пометка указывает место применения тождества.

Пример формулы источника

(∗)(*)

Иллюстрация · Пример проверяет тождество для одного конечного распределения квадратичной потери; пометка источника относится к общей лемме.

Обозначения

(∗)(*)
Пометка, ссылающаяся на предыдущее тождество риска.
f∗f*
Байесовский оптимальный предсказатель.

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

  • target = [0, 2]
  • probabilities = [0.5, 0.5]
  • optimal = 1
  • prediction = 2

Вычисляется здесь

Выражение результата: { excessRisk: risk(prediction) - risk(optimal), squaredDifference: (prediction - optimal) ** 2, }

Возвращает

Пример результата
excessRisk
1
squaredDifference
1

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Числовые значения вымышлены. Пример проверяет тождество для одного конечного распределения квадратичной потери; пометка источника относится к общей лемме.

Источник: Обозначение в тексте