We have a parameterised function f

We have a parameterised function f (x; w) which we will use as a predictor—our esti-mated model of φ. When we do not wish to refer to any specific input x or parameter vector
w, we will use simply f , or f
i
to refer to a specific predictor. For any input x ∈ X, the
predictor will map it to an output in Y . The accuracy of its mapping (i.e. how closely it
models φ) is determined by two factors: firstly the exact functional form of f , and secondly
by the contents of the parameter vector w ∈ R
k
. We will consider the form of the function
in the next section; for the moment imagine it to be any arbitrary form, with the parameter
vector w also set arbitrarily; f (·; w) is now our predictor. For a particular (x, d) pair chosen
from t, we can quantify how well our predictor models φ with an error measure:
(f (x; w) − d)
2

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรามีการ parameterised ฟังก์ชัน f (x, w) ซึ่งเราจะใช้เป็น predictor เป็น — ของเรารุ่น esti mated ของφ เมื่อเราไม่ต้องการป้อนข้อมูลใด ๆ เฉพาะหมายถึง x หรือเวกเตอร์ของพารามิเตอร์w เราจะใช้แค่ f หรือ fฉันอ้างอิงผู้ทายผลเฉพาะ สำหรับใด ๆ สำหรับการป้อนค่า x ∈ X การจำนวนประตูจะแมปนั้นจะมีผลลัพธ์ใน Y ความถูกต้องของการแมป (เช่นว่านั้นรุ่นφ) จะถูกกำหนด โดยปัจจัยที่สอง: ประการแรกแบบ f ทำงานแน่นอน และประการที่สองเนื้อหาของพารามิเตอร์เวกเตอร์ w ∈ Rk. เราจะพิจารณารูปแบบของฟังก์ชันในส่วนถัดไป ตอนนี้สมมติให้ กำหนดรูปแบบใด ๆ ด้วยพารามิเตอร์ตั้งโดย w เวกเตอร์ f (· w) คือ จำนวนประตูของเราตอนนี้ สำหรับเลือกคู่เฉพาะที่ (x, d)จาก t เราสามารถกำหนดปริมาณวิธีการที่ดีจำนวนประตูของเรารุ่นφกับวัดมีข้อผิดพลาด:(f (x, w) − d)2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรามีฟังก์ชัน f parameterised (x; W) ที่เราจะใช้เป็นปัจจัยบ่งชี้ที่รูปแบบของเรา Esti-แต่งงานของφ เมื่อเราไม่ต้องการที่จะอ้างถึง x ป้อนข้อมูลใด ๆ ที่เฉพาะเจาะจงหรือพารามิเตอร์เวกเตอร์
W, เราจะใช้เพียงแค่ฉหรือฉฉันเพื่ออ้างถึงตัวทำนายที่เฉพาะเจาะจง สำหรับการป้อนข้อมูลใด ๆ x ∈ X ที่ทำนายแผนที่จะส่งออกไปยังในY ความถูกต้องของการทำแผนที่ของมัน (เช่นวิธีการอย่างใกล้ชิดมันรุ่นφ) จะถูกกำหนดโดยปัจจัยสองประการประการแรกรูปแบบการทำงานที่แน่นอนของฉและประการที่สองโดยเนื้อหาของพารามิเตอร์เวกเตอร์ก∈อาk เราจะพิจารณารูปแบบของฟังก์ชั่นในส่วนถัดไป; สำหรับช่วงเวลาที่คิดว่ามันจะเป็นรูปแบบใด ๆโดยพลการที่มีพารามิเตอร์เวกเตอร์ w การตั้งค่าโดยพล; f (·; W) ในขณะนี้คือการทำนายของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ (x, d) คู่ที่ได้รับการแต่งตั้งจากทีเราสามารถหาจำนวนวิธีที่ดีที่แบบจำลองทำนายของเราφกับมาตรการข้อผิดพลาด: (f (x; W) - ง) 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรามี parameterised ฟังก์ชัน f ( x ; w ) ซึ่งเราจะใช้เป็นเจ้าของเราได้รับตัวแบบφ . เมื่อเราไม่ต้องการดูข้อมูลเฉพาะใด ๆหรือพารามิเตอร์ x เวกเตอร์
w , เราจะใช้เพียงแค่ f หรือ F

ผมอ้างถึงลักษณะที่เฉพาะเจาะจง สำหรับสัญญาณใด ๆ∈ X X ,
ทำนายจะแผนที่ไปยัง output ใน y ความถูกต้องของแผนที่ ( เช่นวิธีการมัน
อย่างใกล้ชิดรุ่นφ ) จะถูกกำหนดโดยปัจจัยประการแรกรูปแบบการทำงานที่แน่นอนของ F และประการที่สอง
โดยเนื้อหาของตัวแปรเวกเตอร์ W ∈ r
k

เราจะพิจารณารูปแบบของฟังก์ชัน
ในส่วนถัดไป เพราะขณะนี้จินตนาการให้เป็นรูปแบบใด ๆโดยพลการด้วยพารามิเตอร์
เวกเตอร์ W ยังตั้งโดยพลการ ; F ( ด้วย ; w ) คือตอนนี้ตัวของเรา สำหรับเฉพาะ ( x , D ) คู่ที่ได้รับเลือกจาก t
,เราสามารถหาวิธีที่ดีφโมเดลทำนายของเรามีข้อผิดพลาดการวัด :
( f ( x ; w ) − d )
2