ฟังก์ชันกระตุ้นที่ไม่เป็นศูนย์
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].
ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 1.2.2 โครงข่ายแสดงคำตอบที่ต้องการได้หรือไม่
ϱ ≠ 0 หมายถึงฟังก์ชันกระตุ้นไม่ได้เป็นศูนย์ทุกแห่ง โดยมีค่าไม่เป็นศูนย์อย่างน้อยหนึ่งข้อมูลป้อนเข้า
จึงเลือกนิวรอนคงที่ที่มีผลลัพธ์ไม่เป็นศูนย์ได้
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · เรลูเป็นหนึ่งตัวอย่าง ฟังก์ชันกระตุ้นไม่เป็นศูนย์ทั่วไปอาจมีค่าอื่น
สัญลักษณ์
- ฟังก์ชันกระตุ้น
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
x=1
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { x, value: rho(x), nonzero: rho(x) !== 0 }
ส่งกลับ
x- 1
value- 1
nonzero- จริง
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น เรลูเป็นหนึ่งตัวอย่าง ฟังก์ชันกระตุ้นไม่เป็นศูนย์ทั่วไปอาจมีค่าอื่น
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ