JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк



Download 30,75 Mb.
Pdf ko'rish
bet85/457
Sana27.03.2022
Hajmi30,75 Mb.
#513488
1   ...   81   82   83   84   85   86   87   88   ...   457
Bog'liq
Цэй Ш., Байлесчи С., и др. - JаvaScript для глубокого обучения (Библиотека программиста) - 2021


Глава 2. Приступим: простая линейная регрессия в TensorFlow.js
95
Переходя вдоль этой оси координат от первого элемента ко второму, а затем и к тре­
тьему, мы ссылаемся на различные примеры данных, в нашем случае различные объ­
екты недвижимости. Второе измерение — измерение признаков. При переходе в этом 
измерении от первого элемента ко второму мы ссылаемся на различные признаки, 
например CRIM, ZN и INDUS из табл. 2.1. При вычислении среднего значения по 
оси 0 мы усредняем по измерению примеров данных. И получаем в результате тензор 
ранга 1, в котором осталась только координата признаков со средними значениями 
каждого признака. Если же вычислять среднее значение по оси 1, мы тоже получим 
тензор ранга 1, в котором останется только координата примеров данных, а значения 
будут соответствовать среднему значению для каждого объекта недвижимости, что 
для нашего приложения смысла не имеет. Будьте внимательны с координатами, 
убедитесь, что выполняете вычисления по нужному измерению, — это очень рас­
пространенный источник ошибок.
Если у нас в этом месте создана точка останова
1
, можно воспользоваться кон­
солью JavaScript, чтобы посмотреть вычисленные средние значения. Как видим, 
средние значения очень близки к средним значениям для набора данных в целом. 
Это значит, что наша обучающая выборка была вполне репрезентативна:
> dataMean.shape
[12]
> dataMean.print();
[3.3603415, 10.6891899, 11.2934837, 0.0600601, 0.5571442, 6.2656188,
68.2264328, 3.7099338, 9.6336336, 409.2792969, 18.4480476, 12.5154343]
В следующей строке из данных вычитается среднее значение (с помощью 
tf.sub
), 
чтобы мы могли получить их центрированную версию:
const diffFromMean = data.sub(dataMean);
Если вы недостаточно внимательно следили за нашим обсуждением, то можете 
пропустить скрытую в этой строке маленькую хитрость. Видите ли, 
data
представ­
ляет собой тензор ранга 2 формы 
[333,
12]
, а 
dataMean
— тензор ранга 1 формы 
[12]

Вообще говоря, вычитать тензоры различной формы нельзя. Впрочем, в данном 
случае TensorFlow использует транслирование (broadcasting) для расширения фор­
мы второго тензора фактически путем его повторения 333 раза и делает именно то, 
что нужно пользователю, не требуя явного описания. Это очень удобный трюк, но 
правила совместимости форм для транслирования довольно запутанны. Если вам 
интересны нюансы транслирования, загляните в инфобокс 2.4.
В следующих нескольких строках функции 
determineMeanAndStddev
никаких 
сюрпризов нет: 
tf.square()
возводит все элементы в квадрат, а 
tf.sqrt()
извлекает 
из них квадратный корень. Подробное описание API для этих методов можно найти 
в справочном руководстве из документации TensorFlow.js: 
https://js.tensorflow.org/api/
latest/
. На этой странице также представлены интерактивные виджеты с возможно­
стью редактирования — с их помощью вы можете поэкспериментировать над этими 
функциями с вашими значениями параметров, как показано на рис. 2.12.

Инструкции по созданию точки останова в Chrome можно найти по адресу http://mng.bz/
rPQJ. Найти инструкции для Firefox, Edge и других браузеров вы можете в своей любимой 
поисковой системе, просто введя «как создать точку останова в...».



Download 30,75 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   81   82   83   84   85   86   87   88   ...   457




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish