Обсуждение статьи "Работа с матрицами, расширение функционала Стандартной библиотеки матриц и векторов"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Работа с матрицами, расширение функционала Стандартной библиотеки матриц и векторов:
Матрица служит основой алгоритмов машинного обучения и компьютеров в целом из-за ее способности эффективно обрабатывать большие математические операции. В Стандартной библиотеке есть все, что нужно, но мы можем расширить ее, добавив несколько функций в файл utils.
Многослойный персептрон будет иметь 2 входных узла/нейрона: один для высоты ног, а другой для диаметра тела на входном слое, в то время как выходной слой будет иметь 3 узла, представляющих 3 результата: собака, кошка и мышь.
Теперь если мы "скормим" перцептрону значения 12 и 20 для высоты и диаметра соответственно, мы ожидаем, что нейронная сеть классифицирует класс как собаку, верно? что делает одно горячее кодирование, так это то, что оно помещает значение единицы в узел, который имеет правильное значение для данного набора обучающих данных, в этом случае в узле для собаки будет помещено значение 1, а остальные будут нести значения нуля.
При кодировании с одним открытым состоянием мы можем рассчитать функцию стоимости, заменив значения вектора кодирования на каждую из вероятностей, которые предоставила нам модель. Эта ошибка затем будет распространяться обратно в сеть в соответствующих предыдущих узлах предыдущего слоя.
Автор: Omega J Msigwa