Публикации по теме 'derivatives'


#Данные — Искусственный интеллект 1.5
Valeur du nombre dérivé de f en a et équation de la tangente à la courbe de f au point d'absciss a Il s'agit d'etablir une équation de la tangente en un point donné de la courbe représentative d'une foction. fr.khanacademy.org Вывод | Анализировать | Математика | Академия Хана Apprenez gratuitement les Mathématiques, l'Art, la Programmation, l'Economie, la Physique, la Chemie, la Biologie, la…..
Глубокое обучение с нуля Эпизод: 1
Производные! Не бойся Это полезно! Дифференциальное исчисление имеет решающее значение для работы алгоритмов машинного обучения. Он предлагает нам правильные математические решения для оптимизации сложных целевых функций и многомерных входных данных. Производное — это не что иное, как все, что изменяется с течением времени. Введение Составные функции или функции, созданные многочисленными функциями, изобилуют моделями глубокого обучения. Понимание цепного правила, которое..
Численное приближение интеграла и производной
Привет! В этой статье я возвращаюсь к основам исчисления и возвращаюсь к интегрированию и выводу. Я реализую численный подход как для интегрирования, так и для вычислений деривации в Python. Численные подходы являются хорошими приближениями для аналитических решений интегрирования и вывода. Поэтому они широко используются в машинном обучении (особенно в нейронных сетях), чтобы проверить, не содержит ли код ошибок. Функции в этой статье можно использовать для той же цели. Есть также..
Производная с Python, часть 1
Производная — это понятие в исчислении, которое измеряет, насколько функция изменяется при изменении ее входного значения. Точнее, производная функции — это скорость, с которой функция изменяется относительно своей входной переменной. Производная функции f(x) в конкретной точке x=a определяется как предел разностного отношения при приближении h к нулю: Интуитивно это определение говорит нам, что производная в точке — это наклон касательной к функции в этой точке. Производную..
Понимание производной сигмовидной функции
Как найти производную сигмовидной функции для нейронных сетей — Простое пошаговое руководство Недавно я прочитал отличный пост здесь, на Medium, который показал мне, как я могу реализовать свою собственную нейронную сеть с нуля. Это было ценно для моего понимания машинного обучения и особенно внутренней работы нейронных сетей. Сеть, которую я научился реализовывать, использовала сигмовидную функцию. Однако в этой статье не было подробно рассказано о том, как работает математика,..
Вычисления, которые вы забыли (или никогда не изучали): производные
Интуитивные представления о производной Если вы учились в колледже, то вполне справедливо, что вы взяли какой-то урок математического анализа. Если вы изучали инженерное дело или науку, вы, вероятно, посещали МНОГО уроков по математике. К сожалению, многие учителя математики любят показывать вам, насколько они умны, и что они делают простые идеи довольно трудными для понимания. К тому же в школе много вещей - как академических, так и неакадемических - соревнуются за ваше внимание...
Понимание градиентного спуска
Одна из основ машинного обучения и механизм, который нейронные сети используют для обратного распространения решений, называется градиентным спуском. Этот быстрый пример продемонстрирует, как использовать их в общей задаче машинного обучения. Всего за пару циклов градиентного спуска мы можем сопоставить наилучшее соответствие нашего уравнения y=mx+b с выборочными данными, показывающими цены на жилье (x) и квадратные футы (y). Рекомендуется сделать собственную копию связанного листа ,..