08.1 层层处理成套实例

内容与核心概念

我们拿出了一个神经元。
所有实例都适用相同的权重。 每个人得到中间数字, 而不是自己的新网络 。
一层为下一层创建中间符号。 非线性不允许将整个序列折叠到一个表格中。 直接分支会将更正添加到上一个状态 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
总批次总重量总重量
让 X 拥有一个洗发机[B, d_in], W[d_In,d_out], b[d=out] , b(d= out] 。 行 X 是一个示例, 列是一个符号 。 {XW+b 和 H=( Z) 有形状[B.d_ out]。 将比亚斯添加到每行, 重量被重新使用 。 N02. N03; 在此通过字符串批量协议 。
H
i
j
=
ϕ
(
∑
k
X
i
k
W
k
j
+
b
j
)
.
H_{ij}=\phi\left(\sum_k X_{ik}W_{kj}+b_j\right).
H
ij
​
=
ϕ
(
k
∑
​
X
ik
​
W
kj
​
+
b
j
​
)
.
取四个XOR入口,W=[1.1]、[1.1][ ]]、b=[0.1]。
这是一个手工重量的设计示例。 训练员使用一种不同的, 精化的初始化和真正的全批GD。 隐藏的层会做仙掌+活化, 最后一个层会释放线性电弧,
不大可能
. Loss= 5 mean(ortion-barget)2 选择用于透明的 XOR 测试,而不是通用的损失分类。
实验。
第0步,检查表格和四个首选项。执行一个额外日期:真正的网络已经改变,然后损失被重新计算。种子修改只选择新的初始化和下降轨道;这还没有学习。
可播放脚本 。
选中的 XOR 情景按钮列出了宽度 4 、 dipt1、 tanh、 种子 42、 缩放 2、 闪电速率 1 和 200 个子日期 。 转到结尾处: 偏好方法 [ 0. 1. 1. 1. 0. 0 , 但不会在数学上准确 。 这是这些设置上真实的 GD 的结果, 无法保证其他种子。 保守的默认可以基本上了解平均目标 —— 比较两种轨迹 。
X=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
H=[[max(0,a+b),max(0,a+b-1)] for a,b in X]
out=[h1-2*h2 for h1,h2 in H]
assert H==[[0,0],[1,0],[1,0],[2,1]] and out==[0,1,1,0]
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 。
批量增加活动, 不复制学习参数 。
网络的广度和深度。 这个问题怎么继续下去?
第08章Python实例
学术基础