พารามิเตอร์เริ่มต้นสุ่ม
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
การกำหนดค่าเริ่มต้น · อธิบายพารามิเตอร์เริ่มต้นและการแจกแจง
ฟังก์ชันเป้าหมายให้เกรเดียนต์เพื่อปรับพารามิเตอร์
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
Θ₀ เป็นเวกเตอร์พารามิเตอร์สุ่มเมื่อเริ่มต้น ค่าที่เกิดขึ้นหนึ่งชุดกำหนดเวกเตอร์พารามิเตอร์เฉพาะหนึ่งตัวและฟังก์ชันโครงข่ายหนึ่งฟังก์ชัน
การกำหนดค่าเริ่มต้นกำหนดโครงข่ายก่อนฝึก
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างกำหนดค่าที่เกิดขึ้นหนึ่งชุด ต้นฉบับระบุสมาชิกเริ่มต้นที่เป็นอิสระและมีการแจกแจงปกติ
สัญลักษณ์
- เวกเตอร์พารามิเตอร์เริ่มต้นสุ่ม
- ฟังก์ชันโครงข่ายที่ตรงกัน
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
theta0=[1, -1]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { theta0, input: 2, output: f(2) }
ส่งกลับ
theta0- อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, -1]
input- 2
output- 1
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างกำหนดค่าที่เกิดขึ้นหนึ่งชุด ต้นฉบับระบุสมาชิกเริ่มต้นที่เป็นอิสระและมีการแจกแจงปกติ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ