ความกว้างชั้นที่ระบุ
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
กฎทำนายและชั้นของเครือข่าย · อธิบายหรือใช้กฎทำนาย ชั้น และพารามิเตอร์
โครงการใช้กฎเชิงเส้นกับสองคุณลักษณะ น้ำหนักที่ฝึกให้คะแนนหรือมวลที่ปรับสเกล
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: 1.2.2 โครงข่ายแสดงคำตอบที่ต้องการได้หรือไม่ · 3.1 กฎที่ขึ้นกับระยะทาง
ต้นฉบับรวมสถาปัตยกรรมที่มีความกว้าง (2,4,1) และ (1,2,1)
ความกว้างระบุขนาดแต่ละชั้นข้อมูลป้อนเข้า ชั้นซ่อน และชั้นผลลัพธ์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างรายงานเพียงความกว้าง ไม่ได้ทำซ้ำภาพต้นฉบับ
สัญลักษณ์
- ลำดับความกว้างชั้น
- สถาปัตยกรรมพร้อมฟังก์ชันกระตุ้น
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
architectures=[ [2, 4, 1], [1, 2, 1], ]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { architectures, depths: architectures.map((N) => N.length - 1) }
ส่งกลับ
architectures- อาร์เรย์ (2 รายการ): [อาร์เรย์ (3 รายการ): [2, 4, 1], อาร์เรย์ (3 รายการ): [1, 2, 1]]
depths- อาร์เรย์ (2 รายการ): [2, 2]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างรายงานเพียงความกว้าง ไม่ได้ทำซ้ำภาพต้นฉบับ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ