for some set of points (x, y) from

for some set of points (x, y) from a distribution D. In
such a case, the finite number of samples N from D
would minimize the cost function as
C ¼
1
N
XN
i¼1
E f xi
½ð ð Þ þ yiÞ2
As the reader may note, ultimately, the cost function
is dictated by the problem we are trying to solve. In the
case of an unsupervised learning problem, we are dealing
with a general estimation problem, so the cost function
is chosen to reflect our imposed model on the
system. In the case of supervised learning, we are given
a set of examples and to aim to infer the mapping based
on the data in the training and other data sets. In the
simplest case scenario, the cost function would be a
mean-squared error type, which would try to minimize
the average error between the network’s output and the
target values of the example sets.
Spectral domains
We illustrate the applications of multivariate data analytics
techniques to multidimensional functional spectroscopies,
which include bias, current, frequency, and time
channels in SPM and electron energy loss spectroscopy
(EELS) in STEM. The analysis involves signal decomposition
along the energy or stimulus direction, whereas the
spatial portion of the signal is left pristine. In this section,
we illustrate analysis via unsupervised and supervised
learning algorithms for scanning tunneling spectroscopy
(STM) and atomic force microscopy (AFM)-based electromechanical
force spectroscopies.
3D data - CITS in STEM
In STM, an electrically conductive tip is brought into a
current tunneling distance to a conductive sample [51,52].
In Z-imaging mode, the tip is scanned over the sample
and a Z feedback is used to maintain a constant current
while simultaneously adjusting and collecting the position
of the feedback. Conversely, in the current imaging mode,
Z height is kept constant and the current variation is measured
[53]. In current imaging tunneling spectroscopy
(CITS), the measurement is performed at an individual
spatial point located at an (x, y) position on a grid with the
current I recorded for a given applied voltage waveform
U. The final data object is a 3D stack of spectral current
images I(x, y, U), where I is the detected current, U is the
tip bias, and (x, y) are spatial surface coordinates of the
measurement [54].
In this example of an Fe-based superconductor
FeTe0.55Se0.45 (Tc = 15 K), CITS imaging was performed
on a 150 × 150 grid at −0.05 to 0.05 V bias, sampled
over 256 points. The layered FeTe0.55Se0.45 compound is
a prototypical layered, high-temperature superconductor,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับบางชุดของจุด (x, y) จากการกระจาย D. ในกรณี ตัวอย่าง N จาก D จำนวนจำกัดจะลดฟังก์ชันต้นทุนเป็นC ¼1NXNi¼1สี f E½ððÞþ yiÞ 2ขณะที่ผู้อ่านอาจสังเกต สุด ฟังก์ชันต้นทุนจะบอก ด้วยเราจะพยายามแก้ปัญหา ในกรณีของปัญหาการเรียนรู้ที่ขั่ว เรามีการจัดการมีปัญหาการประเมินทั่วไป เพื่อให้การฟังก์ชันต้นทุนเลือกเพื่อสะท้อนรูปแบบของเราเรียกเก็บในการระบบ ในกรณีของการเรียนรู้ดูแล เราจะได้รับชุดตัวอย่าง และจุดมุ่งหมายเพื่อสรุปการแมปที่ใช้ข้อมูลในชุดข้อมูลฝึกอบรม และอื่น ๆ ในสถานการณ์กรณีที่ง่ายที่สุด ฟังก์ชันต้นทุนจะเป็นการชนิดข้อผิดพลาดความหมายลอการิทึม ซึ่งจะพยายามลดผลลัพธ์ของข้อผิดพลาดเฉลี่ยระหว่างเครือข่าย และการค่าของชุดตัวอย่างเป้าหมายโดเมนสเปกตรัมเราแสดงให้เห็นถึงการใช้งานของข้อมูลตัวแปรพหุการวิเคราะห์เทคนิคการ spectroscopies ทำงานหลายมิติมีอคติ กระแส ความถี่ และเวลาช่องมิกสูญเสียพลังงานของ SPM และอิเล็กตรอน(ปลาไหล) ในลำต้น การวิเคราะห์เกี่ยวข้องกับการสลายตัวของสัญญาณไปตามทิศทางพลังงานหรือกระตุ้นเศรษฐกิจ ในขณะส่วนพื้นที่ของสัญญาณที่เหลือเก่า ในส่วนนี้เราแสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ผ่านขั่ว และดูแลการเรียนรู้อัลกอริทึมสำหรับการสแกนมิกทันเนล(STM) และไมโครสโคแรงอะตอม (ด้าน) -ใช้ไฟฟ้าบังคับ spectroscopiesข้อมูล 3D - CITS ในลำต้นใน STM คำแนะนำการไฟฟ้านำเข้าระยะทางอุโมงค์ปัจจุบันเพื่อเป็นตัวอย่างนำไฟฟ้า [51,52]ในโหมดการถ่ายภาพ Z คำแนะนำที่สแกนผ่านตัวอย่างและคำติชม Z ใช้ในการรักษาอย่างต่อเนื่องปัจจุบันในขณะที่การปรับ และรวบรวมตำแหน่งพร้อมกันความคิดเห็น ตรงกันข้าม ในโหมดการถ่ายภาพปัจจุบันความสูง Z เก็บอยู่คง และวัดการเปลี่ยนแปลงปัจจุบัน[53] . ในปัจจุบันภาพมิกการทันเนล(CITS), ดำเนินการประเมินบุคคลจุดพื้นที่ตั้งอยู่ (x, y) ตำแหน่งบนตารางที่มีการปัจจุบันฉันบันทึกรูปคลื่นแรงดันไฟฟ้าที่ใช้กำหนดเป็นU. วัตถุข้อมูลสุดท้ายคือ กองซ้อนสเปกตรัมกระแส 3Dภาพผม (x, y, U), ที่ฉันมีการตรวจพบปัจจุบัน เป็นการคำแนะนำเกี่ยวกับ อคติ และ (x, y) ปริภูมิพื้นผิวพิกัดของการวัด [54]ในตัวอย่างนี้ของ superconductor ที่ใช้ FeFeTe0.55Se0.45 (Tc = 15 K), ทำภาพ CITSบน 150 × 150 ตารางที่ −0.05 ความโน้มเอียง 0.05 V ตัวอย่างกว่า 256 จุด เป็นสารประกอบ FeTe0.55Se0.45 ชั้นที่สาขาชั้น อุณหภูมิสูง superconductor

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับชุดบางจุด (x, y) จากการจัดจำหน่ายดีใน
​​กรณีเช่นนี้จำนวน จำกัด ของตัวอย่าง N จาก D
จะลดค่าใช้จ่ายในการทำงานเป็น
C ¼
1
N
XN
i¼1
E F Xi
½ððÞÞyiÞ 2
ในฐานะที่เป็นผู้อ่านอาจจะทราบว่าในท้ายที่สุด, ฟังก์ชั่นค่าใช้จ่าย
จะถูกกำหนดโดยปัญหาที่เรากำลังพยายามที่จะแก้ปัญหา ใน
กรณีที่มีปัญหาการเรียนรู้ใกล้ชิดเราจะจัดการ
กับปัญหาการประมาณค่าทั่วไปดังนั้นฟังก์ชั่นค่าใช้จ่าย
คือเลือกที่จะสะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบการกำหนดของเราใน
ระบบ ในกรณีของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลของเราจะได้รับ
ชุดของตัวอย่างและเพื่อจุดมุ่งหมายเพื่อสรุปการทำแผนที่ตาม
ข้อมูลที่ในการฝึกอบรมและชุดข้อมูลอื่น ๆ ใน
สถานการณ์กรณีที่ง่ายฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายจะเป็น
ประเภทข้อผิดพลาดเฉลี่ย Squared ซึ่งจะพยายามที่จะลด
ข้อผิดพลาดเฉลี่ยระหว่างการส่งออกของเครือข่ายและ
ค่าเป้าหมายของชุดตัวอย่าง.
โดเมน Spectral
เราแสดงให้เห็นถึงการใช้งานของหลายตัวแปรการวิเคราะห์ข้อมูล
เทคนิค เพื่อสเปกการทำงานหลายมิติ
ซึ่งรวมถึงอคติปัจจุบันความถี่และเวลา
ช่องทางใน SPM และการสูญเสียพลังงานอิเล็กตรอนสเปกโทรสโก
(ปลาไหล) ใน STEM การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการสลายตัวของสัญญาณ
ตามทิศทางพลังงานหรือมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจในขณะที่
ส่วนของสัญญาณเชิงพื้นที่ที่เหลือที่เก่าแก่ ในส่วนนี้
เราแสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ทางใกล้ชิดและดูแล
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้สำหรับการสแกนอุโมงค์สเปกโทรสโก
(STM) และกล้องจุลทรรศน์แรงอะตอม (AFM) เบสไฟฟ้า
สเปกแรง.
ข้อมูล 3D - CITS ลำต้น
ใน STM, เคล็ดลับที่นำไฟฟ้าจะถูกนำมาเป็น
ระยะทางอุโมงค์ปัจจุบันตัวอย่างที่เป็นสื่อกระแสไฟฟ้า [51,52].
ในโหมดการถ่ายภาพ Z-ปลายจะถูกสแกนมากกว่าตัวอย่าง
และข้อเสนอแนะ Z จะใช้ในการรักษาความคงที่ในปัจจุบัน
ขณะเดียวกันการปรับและการเก็บรวบรวมตำแหน่ง
ของการตอบรับ ตรงกันข้ามในโหมดการถ่ายภาพในปัจจุบัน
Z สูงจะถูกเก็บไว้อย่างต่อเนื่องและการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบันเป็นวัด
[53] ในปัจจุบันการถ่ายภาพอุโมงค์สเปกโทรสโก
(CITS) วัดจะดำเนินการในแต่ละ
จุดเชิงพื้นที่ตั้งอยู่ที่ (x, y) ตำแหน่งในตารางที่มีที่
ปัจจุบันผมบันทึกไว้สำหรับให้ใช้รูปแบบของคลื่นแรงดัน
U. ข้อมูลวัตถุสุดท้ายคือสแต็ค 3 มิติของปัจจุบันสเปกตรัม
ภาพ I (x, y, U) ที่ฉันเป็นที่ตรวจพบในปัจจุบัน U เป็น
อคติปลายและ (x, y) พิกัดพื้นผิวเชิงพื้นที่ของ
วัด [54] .
ในตัวอย่างของเฟตามตัวนำยิ่งยวดนี้
FeTe0.55Se0.45 (Tc = 15 K), การถ่ายภาพ CITS ได้ดำเนินการ
ใน 150 × 150 ตารางที่ -0.05 0.05 V อคติตัวอย่าง
กว่า 256 จุด จาก The Layered สารประกอบ FeTe0.55Se0.45 เป็น
แม่บทชั้นตัวนำยิ่งยวดที่อุณหภูมิสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางชุดของจุด ( x , y ) จากการกระจาย . ในเช่นกรณี จำนวน จำกัด ของตัวอย่าง จาก ดีจะทำให้ค่าใช้จ่ายในการทำงาน เช่น¼ C1nซินผม¼ 1อี เอฟซี½ððÞþอีÞ 2เป็นผู้อ่านอาจทราบ , ในที่สุด , ฟังก์ชั่นต้นทุนเป็น dictated โดยปัญหาที่เรากำลังพยายามที่จะแก้ปัญหา ในกรณีของปัญหาการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เราจะจัดการกับปัญหาการประมาณค่าทั่วไป ดังนั้นฟังก์ชันต้นทุนคือเลือกที่จะสะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบในการบังคับใช้ระบบ ในกรณีของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เราจะได้รับชุดตัวอย่างและเพื่อจุดมุ่งหมายในการอนุมานตามแผนที่เกี่ยวกับข้อมูลในการฝึกอบรมและชุดข้อมูลอื่น ๆ ในที่ง่ายที่สุด กรณีที่ค่าใช้จ่ายในการทำงาน จะเป็นหมายถึงประเภทของความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ซึ่งจะพยายามลดความผิดพลาดเฉลี่ยระหว่างผลผลิตของเครือข่ายและค่าเป้าหมายของชุดตัวอย่างสเปกตรัมของโดเมนเราแสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปรเทคนิคในการทำงานแนนซ์หลายมิติ ,ซึ่งรวมถึงการตั้งค่าความถี่และเวลาปัจจุบันช่องใน SPM และพลังงานที่สูญเสียอิเล็กตรอนสเปกโทรสโกปี( ปลาไหล ) ในลำต้น การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการย่อยสลายของสัญญาณไปตามทิศทางและพลังงาน หรือกระตุ้นส่วนพื้นที่ของสัญญาณไว้ที่เก่าแก่ ในส่วนนี้เราแสดงการวิเคราะห์ทาง unsupervised การเรียนรู้กลไกการสแกนอุโมงค์สเปกโทรสโกปี( STM ) และกล้องจุลทรรศน์แรงอะตอม ( AFM ) - ใช้ไฟฟ้าบังคับแนนซ์ .3D - ก้าน CITS ข้อมูลใน STM , เคล็ดลับการทำคือ นำลงด้วยระบบไฟฟ้าปัจจุบันอุโมงค์ระยะทาง เพื่อนำ 51,52 [ ตัวอย่าง ]ใน z-imaging โหมด เคล็ดลับคือ สแกนผ่านตัวอย่างและ Z ความคิดเห็นที่ใช้เพื่อรักษากระแสคงที่ในขณะเดียวกัน การปรับและเก็บตำแหน่งของความคิดเห็น ในทางกลับกัน ในโหมดการถ่ายภาพในปัจจุบันZ ความสูงคงที่และการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบันคือวัด[ 53 ] ในสภาพปัจจุบันสเปกโทรสโกปี( CITS ) , การวัดจะแสดงในแต่ละคนพื้นที่ตั้งอยู่ในจุด ( x , y ) ตำแหน่งบนตารางด้วยปัจจุบันผมบันทึกรูปคลื่นแรงดันไฟฟ้าสำหรับการประยุกต์สหรัฐอเมริกา ข้อมูลสุดท้ายของวัตถุเป็นกอง 3D ของสเปกตรัมในปัจจุบันภาพ ( X , Y , U ) , ที่ฉันจะพบคุณคือปัจจุบันเคล็ดลับอคติและ ( x , y ) เป็นพิกัดของพื้นที่ผิวการวัด [ 54 ]ในตัวอย่างของเหล็กตามความfete0.55se0.45 ( TC = 15 k ) ภาพแสดง CITSใน 150 × 150 ตารางที่− 0.05 0.05 V ลำเอียง ตัวอย่างมากกว่า 256 จุด ที่ชั้น fete0.55se0.45 สารประกอบคือเป็นแบบชั้น ( สูง ,