Authors: Jan Ittner, Konstantin Hemker & Malo Grisard Rapid advances in artificial intelligence (AI) technologies equip us with an ever-evolving toolset to analyze even the most complex real-world business problems and processes. State-of-the art machine learning algorithms allow decision makers to accurately predict business-critical outcomes...
물론 재미있습니다. AUDNZD = AUD / USD / NZD / USD 관계를 찾는 것은 국회에서 너무 어렵습니다.
패키지가 버그가 많을 수 있지만
구구단과 마찬가지로 더 다양한 예를 제시해야 합니다.
포리스트 곱셈의 경우 가장 가까운 훈련 예제 의 평균 (예: 500)입니다. 정확한 공식은 절대 찾을 수 없습니다.
숲에 있는 2개의 훈련 예제와 2개의 나무에 대한 예제입니다.
훈련
6*4=24
6*7=42
모델에게 물어보면
6*6
그럼 그녀는 다음을 찾을거야
6*4=24
6*7=42
그리고 고려
(24+42)/2=66/2=33
6 * 5에 대해 그는 같은 방식으로 대답할 것입니다.
교육에서 다양한 중간 옵션이 많을수록 답변이 더 정확해집니다.
예
)))) 글쎄, 당신은 무엇을 원했습니까?
숨겨진 레이어 추가
)))) 글쎄, 당신은 무엇을 원했습니까?
숨겨진 레이어 추가
과제가 왜 그렇게 어려운가요?
)))) 글쎄, 당신은 무엇을 원했습니까?
숨겨진 레이어 추가
따라서 10개의 레이어로 99%를 얻을 가능성은 거의 없습니다.
과제가 왜 그렇게 어려운가요?
출력 레이어의 활성화 함수가 어떤 결과를 얻었습니까?
그리고 얼마나 많은 출력 뉴런이 있습니까? 하나?
과제가 왜 그렇게 어려운가요?
아니요, 하나의 레이어는 원시적이며 하나의 가중치 곱셈입니다.
이러한 간단한 작업의 경우 이론상 하나의 레이어로 충분합니다.
따라서 10개의 레이어로 99%를 얻을 가능성은 거의 없습니다.
이것은 당신의 이론입니다
이러한 간단한 작업의 경우 이론상 하나의 레이어로 충분합니다.
따라서 10개의 레이어로 99%를 얻을 가능성은 거의 없습니다.
수동으로 지정된 가중치(및 활성화 함수)로 작업을 100%의 정확도로 해결할 수 있는 경우 필요한 최소 레이어 및 뉴런 수입니다. 정확도가 낮을수록 훨씬 낮을 수 있습니다.
그런 점에서 이 작업을 이해합니다.
기능 중요도 작업을 위한 새로운 기능
당신의 여가 시간에 회전해야합니다
https://medium.com/bcggamma/gamma-facet-a-new-approach-for-universal-explanations-of-machine-learning-models-b566877e7812