Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль



Download 14,23 Mb.
Pdf ko'rish
bet297/779
Sana14.06.2022
Hajmi14,23 Mb.
#671946
TuriКнига
1   ...   293   294   295   296   297   298   299   300   ...   779
Bog'liq
Гудфеллоу Я , Бенджио И , Курвилль А Глубокое обучение

x

θ
) и 
y
. Этот случай три-
виально обобщается, например, на включение в качестве аргументов 
θ
или 
x
или на 
исключение 
y
из числа аргументов с целью разработки различных видов регуляриза-
ции или обучения без учителя.
Уравнение (8.1) определяет целевую функцию относительно обучающего набора. 
Но мы обычно предпочитаем минимизировать соответствующую целевую функцию, 
в которой математическое ожидание берется по 
порождающему данные распределе-
нию
p
data
, а не просто по конечному обучающему набору:
J
*
(
θ
) = 
𝔼
(
x
, y)

p
data
L
(
f
(
x

θ
), 
y
). 
(8.2)
8.1.1. Минимизация эмпирического риска
Цель алгоритма машинного обучения – уменьшить математическое ожидание ошиб-
ки обобщения, описываемое формулой (8.2). Эта величина называется 
риском

Подчеркнем еще раз, что математическое ожидание берется по истинному распре-
делению 
p
data
. Если бы мы знали истинное распределение 
p
data
(
x

y
), то минимизация 
риска была бы задачей оптимизации, решаемой с помощью алгоритма оптимизации. 
Но когда 
p
data
(
x

y
) неизвестно, а есть только обучающий набор примеров, мы имеем 
задачу машинного обучения.
Простейший способ преобразовать задачу машинного обучения в задачу оптими-
зации – минимизировать ожидаемые потери на обучающем наборе. Это значит, что 
мы заменяем истинное распределение 
p
(

Download 14,23 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   293   294   295   296   297   298   299   300   ...   779




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