تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
الشبكة العصبية الحلزونية
مجموعة البيانات هذه عبارة عن حلزوني صاخب. وبالطبع، سيفشل النموذج الخطي هنا،
ولكن حتى تقاطعات الخصائص المحددة يدويًا قد يكون من الصعب إنشاؤها.
المهمة 1: تدريب أفضل نموذج يمكنك، باستخدام X1 فقط
X2. لا تتردد في إضافة أو إزالة طبقات وخلايا عصبية، وتغيير
إعدادات التعلم مثل معدل التعلم ومعدّل التسوية
حجم الدفعة. ما هو أفضل خسارة يمكنك الحصول عليها في الاختبار؟ مدى سلاسة
سطح إخراج النموذج؟
المهمة 2: حتى مع الشبكات العصبية، يتم استخدام قدر من هندسة الخصائص
مطلوبة لتحقيق أفضل أداء. حاول إضافة المزيد
ميزات المنتج أو التحويلات الأخرى مثل
sin(X1) وsin(X2). هل تحصل على
النموذج؟ هل يظهر ناتج النموذج بشكل أكثر سلاسة؟
(تظهر الإجابات أسفل التمرين مباشرةً.)
انقر على رمز علامة الجمع للحصول على الإجابات المحتملة.
يوضّح الفيديو التالي كيفية اختيار مُدخل الضبط الفائق في "مساحة المرح".
تطبيق نموذج على البيانات الحلزونية يقلل من نسبة فقدان الاختبار.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-22 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-22 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[]]