คณิตศาสตร์สมัยใหม่ของการเรียนรู้เชิงลึก

พารามิเตอร์นิวรอนชั้นแรก

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].

บทบาท: ทำนายผล / กฎทำนายและชั้นของเครือข่าย

ข้อมูลเข้าหรือสมมติฐาน: ข้อมูลเข้า พารามิเตอร์ และกฎ
ผลลัพธ์หรือข้อสรุป: ผลทำนาย ค่าของชั้น หรือคำอธิบายแบบจำลอง

บริบทของกลุ่ม ตัวอย่างโค้ดด้านล่างมีข้อมูลเข้าและผลลัพธ์ของตัวเอง

มาจาก

ใช้โดย

ดูแผนที่แนวคิด

ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 3.1 กฎที่ขึ้นกับระยะทาง · 5.1 รูปร่างของค่าความผิดพลาด

θⱼ⁽¹⁾ เป็นกลุ่มพารามิเตอร์ชั้นแรกของนิวรอน j กลุ่มที่มีดัชนีแสดงกลุ่มทั้งหมด n กลุ่ม หรือ n/2 กลุ่มแรก

ดัชนีนิวรอนแยกกลุ่มพารามิเตอร์ออกจากกัน

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

\theta_{j}^{(1)}

ตัวอย่างประกอบ · แต่ละกลุ่มสองสมาชิกในที่นี้มีความยาวหนึ่ง ต้นฉบับอนุญาตมิติเวกเตอร์อื่น

สัญลักษณ์

$θⱼ⁽¹⁾$: พารามิเตอร์ชั้นแรกของนิวรอน j
$n$: จำนวนนิวรอนที่เป็นจำนวนเต็มบวกคู่
$j$: ดัชนีนิวรอนที่เริ่มนับจากหนึ่ง

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ

แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท

ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้

ค่าเริ่มต้นในโค้ด

neurons = [ [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], ]

คำนวณที่นี่

นิพจน์ผลลัพธ์: { n, neurons, firstHalf: neurons.slice(0, n / 2), firstNeuron: neurons[0] }

n = neurons.length ใช้: neurons

ส่งกลับ

ผลลัพธ์ตัวอย่าง

n: 4
neurons: อาร์เรย์ (4 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 0], อาร์เรย์ (2 รายการ): [0, 1], อาร์เรย์ (2 รายการ): [-1, 0], อาร์เรย์ (2 รายการ): [0, -1]]
firstHalf: อาร์เรย์ (2 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 0], อาร์เรย์ (2 รายการ): [0, 1]]
firstNeuron: อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 0]

JavaScript

อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.

ผลลัพธ์

เปิด JavaScript เพื่อรันตัวอย่างนี้

ข้อความทางเทคนิค

ค่าตัวเลขสร้างขึ้น แต่ละกลุ่มสองสมาชิกในที่นี้มีความยาวหนึ่ง ต้นฉบับอนุญาตมิติเวกเตอร์อื่น

แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ