Современная математика глубокого обучения

Обучающие выборки

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.

Наблюдения и выборки · Описывают примеры, цели и выборки.

Выбранные примеры дают измерения и известные ответы для обучения; примеры для проверки отделены.

ЗадачаПримеры для обученияШаги обученияШтраф αПример для проверки

Наблюдения

Вход: Обучение: 12 / 240
Выход: #19: Длина клюва 34,4 мм, Длина крыла (мм) 184 мм

Операция проекта

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

Наблюдения → Наблюдения → Признаки

Вход проекта

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

input.rows · Наблюдения: [Id: 19 · Длина клюва (мм): 34,4 · Длина крыла (мм): 184 · Масса (г): 3325 · Вид: Адели; Id: 307 · Длина клюва (мм): 40,9 · Длина крыла (мм): 187 · Масса (г): 3200 · Вид: Антарктический; Id: 259 · Длина клюва (мм): 41,7 · Длина крыла (мм): 210 · Масса (г): 4700 · Вид: Папуанский] … (12 элементов)

JavaScript

Результат

[ID строки: 19 · Длина клюва (мм): 34,4 · Длина крыла (мм): 184 · Масса (г): 3325 · Вид: Адели; ID строки: 307 · Длина клюва (мм): 40,9 · Длина крыла (мм): 187 · Масса (г): 3200 · Вид: Антарктический; ID строки: 259 · Длина клюва (мм): 41,7 · Длина крыла (мм): 210 · Масса (г): 4700 · Вид: Папуанский] … (12 элементов)

Используется в разделах источника: 1.2 Обучение на примерах · 2.2 Размер весов и запас при классификации · 2.3 Путь обучения имеет значение · Другие разделы источника

Выборка — это упорядоченный набор из m примеров. Каждый пример связывает вход с целевым значением.

При обучении используются наблюдаемые примеры.

Пример формулы источника

{s}=((x^{(i)},y^{(i)}))_{i=1}^{m}

Иллюстрация · Этот вымышленный конечный пример поясняет обозначение и не доказывает общей теоремы.

Обозначения

$s$: Выборка.
$m$: Число примеров.
$x⁽ⁱ⁾, y⁽ⁱ⁾$: Вход и целевое значение примера i.

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.

Значение

Поток данных в этом примере

Вы выбираете

input.x = 2

Вычисляется здесь

Выражение результата: { sample, m: sample.length, firstInput: sample[0][0], firstTarget: sample[0][1], }

sample = [ [input.x, 4], [3, 6], ] Использует: input.x

Возвращает

Пример результата

sample: массив (2 элементов): [массив (2 элементов): [2, 4], массив (2 элементов): [3, 6]]
m: 2
firstInput: 2
firstTarget: 4

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Числовые значения в этом примере вымышлены. Этот вымышленный конечный пример поясняет обозначение и не доказывает общей теоремы.

Источник: Обозначение в тексте