คณิตศาสตร์สมัยใหม่ของการเรียนรู้เชิงลึกอธิบายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักคณิตศาสตร์

แนวคิด

พื้นฐานการเรียนรู้

การเรียนรู้ใช้ตัวอย่างเพื่อเลือกกฎทำนาย ข้อมูลในตัวอย่างนี้สร้างขึ้นเพื่ออธิบาย

บทเรียน

  1. การถดถอยริดจ์
  2. ความสูญเสียกำลังสอง
  3. ความเสี่ยงเชิงประจักษ์
  4. ฟังก์ชันกระตุ้น ReLU
  5. ขั้นการลดระดับด้วยความชัน
  6. การนับพารามิเตอร์เครือข่าย
  7. ตัวจำแนกตามเครื่องหมาย
  8. เครือข่าย ReLU สองหน่วย
  9. เครือข่ายที่เชื่อมต่อเต็ม
  10. การลดความเสี่ยงเชิงประจักษ์
  11. ความสูญเสียทดแทนโลจิสติก
  12. ความเสี่ยงประชากร
  13. ระยะทางบนตัวอย่าง
  14. ขั้นเกรเดียนต์มินิแบตช์
  15. ความซับซ้อนราเดมาเคอร์บนตัวอย่างจำกัด
  16. การเติบโตบนปริภูมิข้อมูลเข้าจำกัด
  17. ขอบเขตการวางนัยทั่วไปแบบถ่วงน้ำหนัก
  18. การเรียนรู้ในรูปการแปลง
  19. ชุดพารามิเตอร์เครือข่าย
  20. ไบแอสเป็นพิกัดเพิ่มเติม
  21. กลุ่มสมมติฐานของเครือข่าย
  22. ตัวจำแนกตามเครื่องหมาย
  23. ความสูญเสียทดแทนเฉลี่ย
  24. ค่าต่ำสุดของเป้าหมายที่มีการทำให้เป็นปกติ
  25. ความเสี่ยงการจำแนก
  26. ความเสี่ยงเบย์บนปริภูมิจำกัด
  27. การแยกความเสี่ยงการถดถอย
  28. การแยกความเสี่ยงการจำแนก
  29. การเปรียบเทียบแบบไม่มีอาหารฟรี
  30. แบบจำลองที่เรียนรู้
  31. ขอบเขตการลู่เข้าของ SGD
  32. ยูเนียนเหนือความกว้างเครือข่าย
  33. ปรับให้ตรงกับทุกจุดฝึก
  34. เมทริกซ์ใกล้เมทริกซ์เอกลักษณ์
  35. ขอบเขตการประมาณโซโบเลฟ
  36. ความเสี่ยงการประมาณและระยะห่างฟังก์ชัน
  37. มิติ VC บนข้อมูลเข้าสองค่า
  38. ตัวประกอบขอบเขต VC ของเครือข่าย
  39. ตัวประกอบขอบเขตการวางนัยทั่วไป VC
  40. ฟังก์ชันเชิงเส้นที่ไม่เป็นศูนย์
  41. ฟังก์ชันกระตุ้น
  42. คุณลักษณะซ่อนและการอินเตอร์โพเลต
  43. ตรวจสอบเงื่อนไขอินทิกรัล
  44. ผลต่างหารอันดับสอง
  45. การประมาณสม่ำเสมอบนเซตกระชับ
  46. การครอบคลุมกลุ่มฟังก์ชันจำกัด
  47. มาตราส่วนการวางนัยทั่วไปสามแบบ
  48. ตัวอย่างการทำให้สมมาตรแบบจำกัด
  49. อินทิกรัลเอนโทรปี
  50. การครอบคลุมตัวจำแนกและความสูญเสีย
  51. การแยกความเสี่ยงส่วนเกิน
  52. อินทิกรัลตัวบ่งชี้ช่วง
  53. เป้าหมายการฝึกที่ไม่นูน
  54. การปรับแบบสุ่มที่ไม่เอนเอียง
  55. คุณลักษณะและเป้าหมายจากการแปลง
  56. ความสูญเสียสำหรับการประมาณความหนาแน่น
  57. ป้ายทวิภาคที่เหมาะที่สุด
  58. เครือข่ายในรูปต้นฉบับ
  59. ซิกมอยด์ที่ปรับมาตราส่วนเข้าใกล้ฟังก์ชันขั้น
  60. ความเสี่ยงประชากรหลังการฝึก
  61. คะแนนทดแทนและตัวจำแนก
  62. งานเรียนรู้แบบจำกัด
  63. ตัวอย่างที่มีการแจกแจงผลคูณ
  64. การหาค่าเฉลี่ยค่าที่ปรับซ้ำ
  65. กลุ่มคะแนนและป้ายจำกัด
  66. ฟังก์ชันเชิงเส้นจากเมเชอร์มีเครื่องหมายและการทดสอบฟูเรียร์
  67. เงื่อนไขการประมาณสากล
  68. ความสูญเสียกำลังสองที่มีขอบเขต
  69. ความเสี่ยงบนตัวอย่างทดสอบแยกต่างหาก
  70. มาตราส่วนขนาดมิติสูง