นอร์มอนันต์ของฟังก์ชัน
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
นอร์มและระยะทาง · วัดขนาดหรือความแตกต่างในปริภูมิที่กำหนด
เวกเตอร์โครงการมีสองคุณลักษณะ เมทริกซ์ฝึกมี n แถวและสองคอลัมน์ ใช้เครื่องมือเมื่อสมมติฐานตรงกัน
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 · 4.2 หาค่าใกล้เคียงด้วยการสุ่ม
นอร์ม L∞ คือซูพรีมัมจำเป็นของค่าสัมบูรณ์ของฟังก์ชัน โดยละเซตที่มีเมเชอร์เป็นศูนย์
มันจำกัดขนาดฟังก์ชันเกือบทุกแห่ง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างสมมติว่าทุกจุดที่ระบุมีเมเชอร์บวก ซูพรีมัมจำเป็นทั่วไปอาจไม่มีค่าที่บรรลุ
สัญลักษณ์
- ฟังก์ชันที่มีขอบเขตจำเป็นภายใต้เมเชอร์ที่เกี่ยวข้อง
- เซตโดเมนตามที่ระบุ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
values=[-2, 1, 3]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { values, norm }
norm=Math.max(...values.map(Math.abs))ใช้:values
ส่งกลับ
values- อาร์เรย์ (3 รายการ): [-2, 1, 3]
norm- 3
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างสมมติว่าทุกจุดที่ระบุมีเมเชอร์บวก ซูพรีมัมจำเป็นทั่วไปอาจไม่มีค่าที่บรรลุ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ