ความเบาบางเฉพาะที่
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
เฟรมและสัญญาณแบบเบาบาง · เข้ารหัสหรือสร้างสัญญาณกลับด้วยเฟรมและพจนานุกรม
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: 7.2 ใช้ชิ้นส่วนน้อยชิ้น
สำหรับแต่ละตำแหน่งวงกลม นับสัมประสิทธิ์ไม่เป็นศูนย์ในหน้าต่างเฉพาะที่ข้ามช่องทั้งหมด แล้วหาจำนวนสูงสุด
การคำนวณเหล่านี้จัดระเบียบคุณลักษณะและสัมประสิทธิ์เบาบาง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ภาพประกอบ · ข้อมูลจำกัดที่สร้างขึ้นแสดงนิพจน์นี้ ไม่ได้พิสูจน์เอกลักษณ์ ขอบเขต หรือการมีอยู่ทั่วไป
สัญลักษณ์
- กลุ่มช่องสัมประสิทธิ์บนกรุปจำกัด
- เซตตำแหน่ง
- จำนวนเต็มบวกที่กำหนดหน้าต่างยาว 2n−1
- จำนวนสมาชิกไม่เป็นศูนย์
- จำนวนช่องสัมประสิทธิ์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
คุณเลือก
input.last= 1
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { counts, maximum: Math.max(...counts) }
channels=[ [1, 0, input.last], [0, 1, 0], ]ใช้:input.lastcounts=[0, 1, 2].map((g) => channels.reduce( (sum, c) => sum + [0, 1, 2].filter((k) => c[(g + k) % 3] !== 0).length, 0, ), )ใช้:channels
ส่งกลับ
counts- อาร์เรย์ (3 รายการ): [3, 3, 3]
maximum- 3
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ตัวอย่างใช้ n = 2 หน้าต่างเฉพาะที่จึงมี 2n − 1 = 3 ตำแหน่ง โดยหาค่าสูงสุดจากทุกตำแหน่งในกรุปจำกัดนี้
แหล่งอ้างอิง: นิพจน์ในต้นฉบับ