นอร์มพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้น
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
ทฤษฎีการหาค่าเหมาะสม · ศึกษาการลู่เข้าและรูปทรงของความสูญเสียภายใต้สมมติฐาน
โครงการมีข้อมูลและพารามิเตอร์จำนวนจำกัด ชุดทดสอบไม่ยืนยันขอบเขตประชากรหรือพิสูจน์ทฤษฎีบท
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: 2.1 มองผ่านความคล้ายคลึง · 2.3 เส้นทางการฝึกมีผล · 4.1 ตัวควบคุมน้อยตัวกับค่ามากมาย
ต้นฉบับพิจารณาเวลาหรือนอร์มพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นโดยไม่มีขอบเขต หรือค่าความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ในการประมาณซึ่งเข้าใกล้ศูนย์
สัญกรณ์ลิมิตอธิบายพฤติกรรมตามลำดับของค่า
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · รายการจำกัดแสดงทิศทางการเปลี่ยน ไม่ได้พิสูจน์ลิมิตอนันต์หรือทฤษฎีบทการลู่เข้า
สัญลักษณ์
- เวลา
- นอร์มยุคลิดของพารามิเตอร์
- ค่าความคลาดเคลื่อนบวกที่ยอมรับได้
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
parameters=[1, 2, 4]tolerances=[0.5, 0.25, 0.125]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { parameters, tolerances }
ส่งกลับ
parameters- อาร์เรย์ (3 รายการ): [1, 2, 4]
tolerances- อาร์เรย์ (3 รายการ): [0.5, 0.25, 0.125]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น รายการจำกัดแสดงทิศทางการเปลี่ยน ไม่ได้พิสูจน์ลิมิตอนันต์หรือทฤษฎีบทการลู่เข้า
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ