คณิตศาสตร์สมัยใหม่ของการเรียนรู้เชิงลึก

ตัวอย่างฝึก

โครงการเรียนรู้เพนกวิน

โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ

โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้

การจำแนกทำนายสามชนิด ริดจ์ทำนายมวลเป็นกรัมจากข้อมูลเดียวกัน แต่เป็นคนละแบบจำลอง ค่าทำนายชุดฝึกส่งไปยังฟังก์ชันเป้าหมาย ค่าทำนายชุดทดสอบ 102 แถวแยกไว้และไม่ปรับน้ำหนัก

ข้อมูลสังเกตและการสุ่มตัวอย่าง · อธิบายตัวอย่าง เป้าหมาย และชุดตัวอย่าง

แถวที่เลือกส่งค่าที่วัดและคำตอบที่ทราบไปฝึก ส่วนรหัสทดสอบแยกไว้

งานแถวฝึกขั้นฝึกค่าปรับ αรหัสแถวทดสอบ

ข้อมูลสังเกต

ข้อมูลเข้า: ชุดฝึก: 12 / 240
ผลลัพธ์: #19: ความยาวจะงอยปาก 34.4 มม., ความยาวครีบ 184 มม.

การดำเนินการของโครงการ

การคำนวณโครงการใช้ข้อมูลชุดนี้ สูตรและตัวอย่างต้นฉบับอยู่ด้านล่าง การแก้โค้ดมีผลเฉพาะหน้านี้ ส่วนการตั้งค่าโครงการส่งต่อระหว่างหน้า

ข้อมูลสังเกต → ข้อมูลสังเกต → คุณลักษณะ

ข้อมูลเข้าโครงการ

แสดงสามรายการแรก การดำเนินการรับอาร์เรย์ทั้งหมด ค่าตัวอย่างปัดเศษแล้ว การดำเนินการใช้ค่าเต็ม

input.rows · ข้อมูลสังเกต: [Id: 19 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 34.4 · ความยาวครีบ (มม.): 184 · มวล (กรัม): 3325 · ชนิด: อาเดลี, Id: 307 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 40.9 · ความยาวครีบ (มม.): 187 · มวล (กรัม): 3200 · ชนิด: ชินสแตรป, Id: 259 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 41.7 · ความยาวครีบ (มม.): 210 · มวล (กรัม): 4700 · ชนิด: เจนทู] … (12 รายการ)

JavaScript

ผลลัพธ์

[รหัสแถว: 19 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 34.4 · ความยาวครีบ (มม.): 184 · มวล (กรัม): 3325 · ชนิด: อาเดลี, รหัสแถว: 307 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 40.9 · ความยาวครีบ (มม.): 187 · มวล (กรัม): 3200 · ชนิด: ชินสแตรป, รหัสแถว: 259 · ความยาวจะงอยปาก (มม.): 41.7 · ความยาวครีบ (มม.): 210 · มวล (กรัม): 4700 · ชนิด: เจนทู] … (12 รายการ)

บทบาท: รวบรวมตัวอย่าง / ข้อมูลสังเกตและการสุ่มตัวอย่าง

ข้อมูลเข้าหรือสมมติฐาน: ข้อมูลสังเกตหรือกฎการสุ่ม
ผลลัพธ์หรือข้อสรุป: ตัวอย่าง ป้ายกำกับ หรือชุดตัวอย่าง

บริบทของกลุ่ม ตัวอย่างโค้ดด้านล่างมีข้อมูลเข้าและผลลัพธ์ของตัวเอง

ใช้โดย

ดูแผนที่แนวคิด

ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 1.2 เรียนรู้จากตัวอย่าง · 2.2 ขนาดน้ำหนักและระยะห่างในการตัดสินใจ · 2.3 เส้นทางการฝึกมีผล · ส่วนต้นฉบับเพิ่มเติม

ชุดตัวอย่างคือกลุ่มของตัวอย่าง m ตัวที่มีลำดับ แต่ละตัวจับคู่ข้อมูลป้อนเข้ากับค่าเป้าหมาย

การฝึกใช้ตัวอย่างที่สังเกตได้

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

{s}=((x^{(i)},y^{(i)}))_{i=1}^{m}

ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างจำกัดที่สร้างขึ้นนี้แสดงสัญกรณ์ แต่ไม่ได้พิสูจน์ทฤษฎีบททั่วไป

สัญลักษณ์

$s$: ชุดตัวอย่าง
$m$: จำนวนตัวอย่าง
$x⁽ⁱ⁾, y⁽ⁱ⁾$: ข้อมูลป้อนเข้าและค่าเป้าหมายของตัวอย่างที่ i

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ

แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท

ค่า

ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้

คุณเลือก

input.x = 2

คำนวณที่นี่

นิพจน์ผลลัพธ์: { sample, m: sample.length, firstInput: sample[0][0], firstTarget: sample[0][1], }

sample = [ [input.x, 4], [3, 6], ] ใช้: input.x

ส่งกลับ

ผลลัพธ์ตัวอย่าง

sample: อาร์เรย์ (2 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [2, 4], อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 6]]
m: 2
firstInput: 2
firstTarget: 4

JavaScript

อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.

ผลลัพธ์

เปิด JavaScript เพื่อรันตัวอย่างนี้

ข้อความทางเทคนิค

ค่าตัวเลขในตัวอย่างนี้สร้างขึ้น ตัวอย่างจำกัดที่สร้างขึ้นนี้แสดงสัญกรณ์ แต่ไม่ได้พิสูจน์ทฤษฎีบททั่วไป

แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ