เคอร์เนลลิมิต
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
เคอร์เนลและการทำให้เป็นเชิงเส้น · เชื่อมเกรเดียนต์พารามิเตอร์หรือคุณลักษณะกับเมทริกซ์เคอร์เนล
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
K∞ เป็นเคอร์เนลกำหนดแน่นอนที่ได้ในลิมิตความกว้างอนันต์ที่ระบุ ตัวอย่างเคอร์เนลจำกัดแสดงได้ว่าเคอร์เนลเปรียบเทียบข้อมูลป้อนเข้าสองค่าอย่างไร
เคอร์เนลลิมิตอธิบายระบอบการฝึกที่ง่ายลง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · เคอร์เนลผลคูณจุดแสดงตัวอย่างเคอร์เนล ไม่ได้อนุมานว่าเป็นเคอร์เนลลิมิตของสถาปัตยกรรมในต้นฉบับ
สัญลักษณ์
- เคอร์เนลสัมผัสประสาทลิมิต
- เวกเตอร์ป้อนเข้า
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
x1=[1, 2]x2=[3, 4]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { x1, x2, kernel }
kernel=x1.reduce((s, v, i) => s + v * x2[i], 0)ใช้:x1,x2
ส่งกลับ
x1- อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2]
x2- อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 4]
kernel- 11
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น เคอร์เนลผลคูณจุดแสดงตัวอย่างเคอร์เนล ไม่ได้อนุมานว่าเป็นเคอร์เนลลิมิตของสถาปัตยกรรมในต้นฉบับ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ