进入和转换规则

内容与核心概念

在上一页上,模型不是整个程序。
如果入口处的数字有变化,答案就会改变。这并不意味着规则已经学会了。
模型使用数字设置计算答案。 它周围的程序准备入口, 可以触发搜索或工具 。
体重来自何方?
重量( 重量) 是通用模型系数。 这不是一个单词数或神经网的回答。 重量存储在表格中; 同一数字可用于计算不同的电流 。
在创建模型时,程序需要初始值。 许多权重由小随机数自动生成; 有些乘数和抵消以单位或零开始。 这些设置还不是有用的知识 。
如何从最初数字中产生经过培训的模型
该模型对研究实例作了预测。
预测结果与已知正确答案相比较。
差额按数字——错误或损失功能(损失)——估计。
衍生物显示小参数变化将如何影响错误; 其集被称为梯度 。
校正规则 -- -- 乐观派 -- -- 对参数稍作改动,重复计算。
在许多这些更正之后, 权重对任务可能有用 。 这不是对新数据的质量保证 : 它们会被单独检查 。 表 E、 Wq 和 U 以下各章包含相同的设置 。
Для интерактивного эксперимента нужен JavaScript. Теория, модель и ручные расчёты выше доступны без него.
四个不能混合的物体
考虑职能家庭
y
=
f
(
w
,
b
)
(
x
)
=
w
x
+
b
.
y=f_{(w,b)}(x)=wx+b.
y
=
f
(
w
,
b
)
​
(
x
)
=
w
x
+
b
.
给
结构架构
- 操作顺序"乘以,然后加"
参数参数
θ=(w,b)
选择特定的家庭函数。
Input
x
与当前示例相关。
Activation
y
这些物体可能用数字表示,但其作用各不相同。
准标
w=1
,
b=0
,
x=2
收到实实实
y=2
。如果只替换
x
3时,圆点逝去,
(2,2)
截至2005年
(3,3)
如果你保存它, 你必须保持它在同一条线上。
x=2
替换
w
乘以 2 , 你将获得一个新的函数 。
y=2x
在两次实验中,答案都改变了,但仅在第二次实验中参数状态改变了。
状况状况状况现状状况状况
x
w
b
y
变动理由
基本 基本基本 基本
2
1
0
2
无无无无 无无
新示例
3
1
0
3
其他投入
新斜度
2
2
0
4
其他参数
w
新建偏移
2
1
1
3
其他参数
b
近亲转换几何
比率比率
w
导致每件出口单位的退出变更:
f
(
x
+
Δ
x
)
−
f
(
x
)
=
w
Δ
x
.
f(x+\Delta x)-f(x)=w\Delta x.
f
(
x
+
Δ
x
)
−
f
(
x
)
=
w
Δ
x
.
Bias
b=f(0)
它在改变线条
b≠0
转换是绝对亲近而非线性:线性显示要求
f(0)=0
传统术语“线性回归”保留。
参数的效果取决于输入:
∂
y
∂
w
=
x
,
∂
y
∂
b
=
1.
\frac{\partial y}{\partial w}=x,\qquad
\frac{\partial y}{\partial b}=1.
∂
w
∂
y
​
=
x
,
∂
b
∂
y
​
=
1.
准标
x=0
变动
w
虽然参数存储本身会变化, 但当前输出不会改变。 因此参数不能总是在任何示例中被指定为相同的可见效果 。
从斜度到矢量和形状
如果对象有两个符号,请使用矢量
x=[x₁,x₂]
和网络
w=[w₁,w₂]
:
y
=
w
⋅
x
+
b
=
w
1
x
1
+
w
2
x
2
+
b
.
y=w\cdot x+b=w_1x_1+w_2x_2+b.
y
=
w
⋅
x
+
b
=
w
1
​
x
1
​
+
w
2
​
x
2
​
+
b
.
例如,
[1,2]·[3,4]=1·3+2·4=11
。形状兼容性是操作含义的一部分:点取两个长度相同的矢量,返回弧。
n
矩阵表实例
X
形状
[n,d]
矢量
w
—
[d]
和优惠 -- --
[n]
.
大型神经科学生多次重复矩阵并协调操作。 这不会将每个内部坐标转换为人类概念。 活动内的数量可以在没有“ 动物” 或“ 语法” 长期签名的情况下, 以有用的分布方式参与其中 。
为什么非线性?
无非直系关系变化的构成:
W
2
(
W
1
x
+
b
1
)
+
b
2
=
(
W
2
W
1
)
x
+
(
W
2
b
1
+
b
2
)
.
W_2(W_1x+b_1)+b_2=(W_2W_1)x+(W_2b_1+b_2).
W
2
​
(
W
1
​
x
+
b
1
​
)
+
b
2
​
=
(
W
2
​
W
1
​
)
x
+
(
W
2
​
b
1
​
+
b
2
​
)
.
附文附文
ReLU(r)=max(0,r)
在两层间断开折叠。 对于矢量, 规则以协调的方式应用 :
ReLU([-2,3])=[0,3]
非线性扩大了职能类别,但本身并不提供培训、综合或答案的真实性。
数据集、目标和预防
数据集是一套用于学习或评价的范例。
(x,y*)
何 地
y*
- 一个已知的目标。
f_θ(x)
由模型计算。 目标不是激活, 数据集也不是每个转发的文件夹, 需要重新读取 。
在推断期间,相同的参数由不同的投入进行一致处理,时间活动创建和删除,网络保持固定,直到完成单独的程序更新。
x
,
w
和
b
分开:不仅观察新的
y
以及整条线是否已经改变
同一机器的代码。
首先是乘法,然后是转换, 没有学习或隐藏的辅助功能。
x, w, b = 2, 1, 0
y = w * x + b
print(y) # 2
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
使用固定的 w 和 b, 函数与其它示例相同 。 答案的改变并不证明学习 。
当一个模型真的学会了, 这个问题怎么继续呢?
学术基础