Публикации по теме 'mathematics'


Объяснение линейной регрессии и логистической регрессии
В мире машинного обучения еще не существует модели, которая была бы на 100% точной, особенно в реальных ситуациях, когда данные могут варьироваться или не обязательно коррелировать друг с другом. Следовательно, возникает вопрос: «Каким образом точность модели машинного обучения достигается или измеряется в первую очередь при прогнозировании заданного результата?» Все дело в алгоритме машинного обучения, который машина использует для оценки или приблизительного своих прогнозов. Что..
Открытое и честное письмо доктору Йошуа Бенджио
Иногда мы ссоримся на разных конференциях по искусственному интеллекту и обсуждаем некоторые из моих вопросов, и вы всегда находите время, чтобы ответить с энтузиазмом. Я не знаю, помните ли вы лица тех, на кого вы оказываете влияние ежедневно, но единственный факт, что вы всегда находите время, чтобы после лекции обсудить и ответить на вопросы, является признаком чистой страсти к тому, что вы делаете. сделать… Доктор Бенжио, я хотел уделить несколько часов учебе и вечерним..
Оптимизатор просмотра вперед: k шагов вперед, 1 шаг назад
СОБЫТИЯ РАЗГОВОРЫ Оптимизатор просмотра вперед: k шагов вперед, 1 шаг назад Майкл Чжан | TMLS2019 О спикере Майкл Чжан - аспирант Университета Торонто и Института вектора, которым руководит Джимми Ба. Его текущие исследования сосредоточены на оптимизации и глубоком обучении. Ранее он работал в Калифорнийском университете в Беркли, где проводил исследования в области обучения с подкреплением и робототехники в группе Питера Аббеля. О разговоре Подавляющее большинство..
Простое объяснение разложения по единственному значению с примерами
Просматривая записи моего курса Computation Techniques, я понял, что мне не совсем понятно, как получить разложение матрицы по сингулярным числам. Математическое обоснование этого было не очень ясным или интуитивным. После быстрого поиска в Интернете я понял, что большинство доступных ресурсов одинаково бесполезны в обеспечении четкого понимания разложения по сингулярным значениям. Если вы читаете это, есть большая вероятность, что вы тоже хотите правильно понять разложение по..
Линейная алгебра Следующая остановка: векторное пространство
Итак, я изучал это, и это начало становиться трудным, когда вы достигаете собственных значений и собственных векторов (подробнее об этом в моих следующих блогах). Векторное пространство: Если вы читали о векторах, то они следуют двум основным свойствам: 1. Аддитивность (u+v) и 2. Мультипликативность (cu), где u и v — векторы, а c — скаляр (любое число). Также есть еще восемь свойств, по которым векторы следуют перечисленным выше основным свойствам. Помните предыдущий пост, мы должны..
Наука любви
Сколько математики ушло на рисование сердечек. Мой друг скоро женится, и мы хотели сделать что-нибудь творческое в подарок. Мы хотели создать что-то, включающее небольшой цветной экран, показывающий мотивирующие цитаты, связанные с браком. Я подумал, что было бы весело добавить анимированную графику. Какую графику вы включаете в свадебный подарок? Конечно же, сердца! Я хотел создать анимацию черного экрана с красным сердцем, которое растет, пока не заполняет весь экран...
Проблема престарелых P и NP
Почему P = NP настолько важен, что гарантирует приз в 1 миллион долларов? P против NP. Это вообще разрешимо? Это одна из семи Задач тысячелетия , выбранных Институтом математики Клэя , каждая из которых имеет приз в размере 1 000 000 долларов США за первое правильное решение. Это самая недавно задуманная проблема из семи (в 1971 году), и к тому же ее легче всего объяснить (надеюсь). О чем это все? Прежде чем мы углубимся, я надеюсь, что можно с уверенностью предположить, что..