Giải chính xác gradient descent trên hàm bậc hai
Suy ra khoảng tốc độ học ổn định, kiểm tra hướng khởi tạo bị che giấu và phân biệt mục tiêu giảm với hội tụ về cực tiểu.
Cơ bản
Ghi chép / Những ý tưởng đang hình thành
Kỹ thuật & việc học mỗi ngàyHọc hỏi.
Thực hành.
Phần mềm, hệ thống và những điều tôi học được trong công việc. Từ kiến thức nền tảng đến ứng dụng AI trong thực tế.
Tìm một bài để đọcTất cả bài viết 5
Hiểu lý thuyết. Học qua thực hành.
Kiểm tra gradient bằng sai phân hữu hạn trước khi tin vào huấn luyện
Suy ra sai số sai phân trung tâm, phát hiện tín hiệu bị mất do làm tròn và lỗi gradient bị che khuất, rồi kiểm tra giới hạn của phép đối chiếu theo hướng.
Cơ bản
Likelihood là hàm của tham số
Suy ra likelihood Bernoulli, so sánh cỡ mẫu và sự phụ thuộc theo chuỗi, rồi kiểm tra vì sao cùng số thành công chưa chắc cho cùng xác suất chuỗi.
Cơ bản
Kỳ vọng và phương sai của tổn thất qua một phân phối nhỏ
Tính kỳ vọng, phương sai và phân phối của trung bình hai quan sát, rồi kiểm tra ảnh hưởng của dữ liệu sao chép và những lỗi hiếm nhưng lớn.
Cơ bản
Đọc phần dư trước khi thêm mô hình khác
Tự khớp đường thẳng, phân biệt độ cong với độ phân tán và kiểm tra vì sao điểm có ảnh hưởng lớn vẫn có phần dư nhỏ.
Cơ bản