Video: Регулярдуу сызыктуу регрессия деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Регуляризация . Бул бир түрү болуп саналат регрессия , бул коэффиценттик баалоолорду нөлгө чейин чектейт/регуляциялайт же кыскартат. Башка сөз менен айтканда, бул ыкма бир кыйла татаал же ийкемдүү окутууну токтотот модель , ашыкча тууралоо коркунучун болтурбоо үчүн. үчүн жөнөкөй мамиле сызыктуу регрессия ушундай көрүнөт.
Тиешелүү түрдө сызыктуу регрессияда ламбда деген эмне?
Бизде жогорку билим болгондо сызыктуу а-дагы чекиттердин жыйындысын тууралоо үчүн колдонулган көп мүчө сызыктуу регрессия орнотуу, ашыкча тууралоону алдын алуу үчүн, биз регуляризацияны колдонобуз жана биз а ламбда наркы функциясында параметр. Бул ламбда андан кийин градиенттин түшүү алгоритминдеги тета параметрлерин жаңыртуу үчүн колдонулат.
Экинчиден, регуляризациянын максаты эмнеде? Регуляризация жөндөө үчүн колдонулган техника болуп саналат функция катага кошумча жаза мөөнөтүн кошуу менен функция . Кошумча термин ашыкча термелүүнү көзөмөлдөйт функция коэффициенттер экстремалдуу маанилерди кабыл албашы үчүн.
Ушундай жол менен, эмне үчүн биз регрессияны нормалдаштырышыбыз керек?
Максаты нормалдаштыруу башка сөз менен айтканда, ашыкча тууралоодон качуу болуп саналат биз окутуу маалыматтарына (моделди куруу үчүн колдонулган маалыматтар) абдан туура келген моделдерден качууга аракет кылып жатышат, бирок тестирлөө маалыматтарына начар туура келет (модель канчалык жакшы экендигин текшерүү үчүн колдонулган маалыматтар). Бул ашыкча тууралоо деп аталат.
Регуляризация деген эмнени билдирет?
Математикада, статистикада жана информатикада, айрыкча машинаны үйрөнүүдө жана тескери маселелерде, нормалдаштыруу болуп саналат туура эмес коюлган маселени чечүү же ашыкча тууралоону алдын алуу үчүн маалымат кошуу процесси. Регуляризация начар коюлган оптималдаштыруу маселелеринде объективдүү функцияларга колдонулат.
Сунушталууда:
PyTorchта nn сызыктуу деген эмне?
Документтен: CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) Кирүүчү маалыматтарга сызыктуу трансформацияны колдонот: y = xW^T + b. Параметрлер: in_features – ар бир киргизүү үлгүсүнүн өлчөмү
Маалымат структурасында сызыктуу жана сызыктуу эмес деген эмне?
1. Сызыктуу маалымат структурасында маалымат элементтери сызыктуу тартипте жайгаштырылат, мында ар бир элемент мурунку жана кийинки чектешке тиркелет. Сызыктуу эмес маалымат структурасында маалымат элементтери иерархиялык түрдө тиркелет. Сызыктуу маалымат структурасында маалымат элементтерин бир гана жолу басып өтүүгө болот
Сызыктуу маалымат түрлөрү деген эмне?
Сызыктуу маалымат структураларынын мисалдары: Массивдер, Стек, Кезек жана Байланышкан тизме. Массивдер - бул бирдей типтеги маалымат элементтеринин жыйындысы. Стек - бул LIFO (акыркы кирген биринчи чыккан) маалымат структурасы, анда акыркы кошулган элемент биринчи жок кылынат. Стектеги бардык операциялар TOP деп аталган башынан аткарылат
Сызыктуу блок коду деген эмне?
Коддоо теориясында сызыктуу код катаны оңдоочу код болуп саналат, ал үчүн коддуу сөздөрдүн ар кандай сызыктуу айкалышы коддуу сөз болуп саналат. Сызыктуу блок кодундагы код сөздөр - бул жөнөтүлө турган баштапкы мааниден көбүрөөк символдор менен коддолгон символдордун блоктору
Берилиштер структурасында сызыктуу маалымат структурасы деген эмне?
Сызыктуу берилиштердин структурасы: маалымат элементтери ырааттуу же сызыктуу жайгаштырылуучу маалымат структурасы, мында элементтер сызыктуу маалымат структурасы деп аталат, анын мурунку жана кийинки чектештерине тиркелет. Сызыктуу маалымат структурасында бир деңгээл катышат. Ошондуктан, биз бардык элементтерди бир гана жолу айланып өтө алабыз