คณิตศาสตร์สมัยใหม่ของการเรียนรู้เชิงลึกอธิบายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักคณิตศาสตร์

คุณลักษณะซ่อนที่ซ้ำกัน

โครงการเรียนรู้เพนกวิน

โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ

โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้

คุณลักษณะ · แปลงข้อมูลเข้าเป็นคุณลักษณะที่กฎนำไปใช้

โครงการปรับสเกลความยาวจะงอยปากและครีบด้วยค่าเฉลี่ยและสเกลของชุดฝึก เวกเตอร์มีสองค่า

พิจารณาแนวคิดนี้ร่วมกับโครงการ สมมติฐานของต้นฉบับอาจต่างกัน ข้อมูลชุดนี้ไม่พิสูจน์ทฤษฎีบท

ข้อมูลเข้า: 12 × 2; ประเมินชุดทดสอบ: 102 · #58 · 40.6 มม., 193 มม.. คำตอบที่ทราบ: อาเดลี; ค่าทำนาย: อาเดลี · [≈0.7383, ≈0.2444, ≈0.01737].

ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 5.1 รูปร่างของค่าความผิดพลาด

หน่วยซ่อนที่ทำซ้ำคำนวณคุณลักษณะเดียวกับหน่วยก่อนหน้าสำหรับทุกข้อมูลเข้า

ปริมาณเหล่านี้เชื่อมพารามิเตอร์ของโครงข่ายกับความสูญเสียและการหาค่าเหมาะที่สุด

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

ϱ(⟨(θ∗(1))j,[⋅1]⟩)∈{ϱ(⟨(θ∗(1))k,[⋅1]⟩) ⁣:k∈[n/2]},\varrho\big(\langle(\theta_{*}^{(1)})_{j},\begin{bmatrix}\cdot\\ 1\end{bmatrix}\rangle\big)\in\left\{\varrho\big(\langle(\theta_{*}^{(1)})_{k},\begin{bmatrix}\cdot\\ 1\end{bmatrix}\rangle\big)\colon k\in[n/2]\right\},

ภาพประกอบ · ข้อมูลเข้าสมมติจำนวนจำกัดแสดงนิพจน์นี้ ไม่ได้พิสูจน์เอกลักษณ์ ขอบเขต หรือข้ออ้างการมีอยู่ทั่วไป

สัญลักษณ์

θ∗(1)θ*⁽¹⁾
พารามิเตอร์ซ่อนในเส้นทางที่สร้าง
nn
จำนวนหน่วยซ่อนที่เป็นจำนวนคู่บวก
j,kj,k
ดัชนีหน่วยซ่อน
ϱϱ
ฟังก์ชันกระตุ้น

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ

แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท

ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้

คุณเลือก

  • input.x = 1

คำนวณที่นี่

นิพจน์ผลลัพธ์: { first, duplicate }

  • x = input.x ใช้: input.x
  • first = Math.max(0, 2 * x + 1) ใช้: x
  • duplicate = Math.max(0, 2 * x + 1) ใช้: x

ส่งกลับ

ผลลัพธ์ตัวอย่าง
first
3
duplicate
3

อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.

ผลลัพธ์

เปิด JavaScript เพื่อรันตัวอย่างนี้

ข้อความทางเทคนิค

หน่วยสมมติสองหน่วยใช้น้ำหนักและไบแอสเหมือนกัน ฟังก์ชันจึงตรงกันสำหรับข้อมูลเข้าจริงทุกค่า ต้นฉบับสร้างเส้นทางที่กว้างขึ้นด้วยคุณลักษณะซ้ำ

แหล่งอ้างอิง: นิพจน์ในต้นฉบับ