Современная математика глубокого обучения

Выборка примеров

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 · 1.2.1 Поиск более удачных параметров · 1.2.3 Работает ли это на новых примерах? · Другие разделы источника

Выборка s — упорядоченная последовательность из m примеров из пространства данных 𝒵. 𝒵ᵐ — множество всех таких последовательностей длины m.

Алгоритм обучения получает выборку.

Пример формулы источника

{s}=(z^{(i)})_{i=1}^{m}\in{\mathcal{Z}}^{m}

Иллюстрация · Конечный пример проверяет одну выборку; математическое пространство данных может быть бесконечным.

Обозначения

$𝒵$: Пространство данных.
$s$: Упорядоченная выборка из 𝒵.
$m$: Её длина, положительное целое число.
$z⁽ⁱ⁾$: Её i-й пример.

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

Z = [0, 1]
s = [0, 1, 1]

Вычисляется здесь

Выражение результата: { Z, s, m: s.length, valid: s.every((z) => Z.includes(z)) }

Возвращает

Пример результата

Z: массив (2 элементов): [0, 1]
s: массив (3 элементов): [0, 1, 1]
m: 3
valid: истина

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Числовые значения вымышлены. Конечный пример проверяет одну выборку; математическое пространство данных может быть бесконечным.

Источник: Обозначение в тексте