คณิตศาสตร์สมัยใหม่ของการเรียนรู้เชิงลึกอธิบายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักคณิตศาสตร์

จำนวนพารามิเตอร์โครงข่ายในต้นฉบับ

โครงการเรียนรู้เพนกวิน

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

โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้

ชั้นแบบจำลองและโครงสร้าง · อธิบายกลุ่มของกฎ ขนาด และสมบัติเชิงโครงสร้าง

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: 1.3 คำถามที่จะศึกษาต่อ

ต้นฉบับอธิบายโครงข่ายที่มีพารามิเตอร์ประมาณ 1.6 ล้านตัว

จำนวนนี้แสดงขนาดของตัวอย่างการฝึกที่อ้างถึง

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

1.61.6

ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างแปลงจำนวนโดยประมาณที่ระบุ ไม่ได้ทำซ้ำการทดลอง

สัญลักษณ์

1.61.6
จำนวนพารามิเตอร์โดยประมาณในหน่วยล้าน

ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ

ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ

แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท

ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้

ค่าเริ่มต้นในโค้ด

  • millions = 1.6

คำนวณที่นี่

นิพจน์ผลลัพธ์: { millions, approximateParameters: millions * 1000000 }

ส่งกลับ

ผลลัพธ์ตัวอย่าง
millions
1.6
approximateParameters
1600000

อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.

ผลลัพธ์

เปิด JavaScript เพื่อรันตัวอย่างนี้

ข้อความทางเทคนิค

ค่าตัวเลขสร้างขึ้น เว้นแต่ระบุค่าจากต้นฉบับ ตัวอย่างแปลงจำนวนโดยประมาณที่ระบุ ไม่ได้ทำซ้ำการทดลอง

แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ