ตัวประกอบจำนวนพารามิเตอร์ในการประมาณค่าในช่วง
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
การประมาณและความลึก · ศึกษาความผิดพลาดในการประมาณและขนาดเครือข่ายภายใต้เงื่อนไข
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: 1.2.2 โครงข่ายแสดงคำตอบที่ต้องการได้หรือไม่ · 1.3 คำถามที่จะศึกษาต่อ
ต้นฉบับเขียนจำนวนพารามิเตอร์ด้วย O(m(d+k)), O(d+mk) หรือ O(d+m) ในกรณีการประมาณค่าในช่วงที่ต่างกัน
สัญกรณ์โอใหญ่แสดงขอบเขตการเติบโตถึงค่าคงที่
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ค่าเหล่านี้ประเมินตัวประกอบสำหรับข้อมูลป้อนเข้าหนึ่งชุด ไม่ได้พิสูจน์ขอบเขตโอใหญ่หรือหาค่าคงที่แฝง
สัญลักษณ์
- มิติข้อมูลป้อนเข้า
- จำนวนตัวอย่าง
- มิติผลลัพธ์เมื่อระบุ
- ขอบเขตบนของการเติบโตถึงค่าคงที่
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
d=2m=3k=1
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { d, m, k, first: m * (d + k), second: d + m * k, third: d + m }
ส่งกลับ
d- 2
m- 3
k- 1
first- 9
second- 5
third- 5
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ค่าเหล่านี้ประเมินตัวประกอบสำหรับข้อมูลป้อนเข้าหนึ่งชุด ไม่ได้พิสูจน์ขอบเขตโอใหญ่หรือหาค่าคงที่แฝง
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ