Почему sum(sum(xy)/sum(x))/n приближенно равен sum(sum(xy))/sum(sum(x))?

Wataru, вот и я думаю, что дело в мат.ожидании для большого ряда случайных чисел. Есть данные, где распределение неслучайно, матрицы в среднем [100, 10], и приближенное равенство выполняется(с погрешностью до 3-4 знака после запятой).

Почему sum(sum(xy)/sum(x))/n приближенно равен sum(sum(xy))/sum(sum(x))?

import numpy as np

n = 10
m = 100
M_array = np.random.randint(low = 0, high=25, size=(n,m), dtype=int)
N_array = np.random.randint(low = 0, high=25, size=(n,m), dtype=int)

print(((M_array * N_array).sum(-1)/M_array.sum(-1)).sum()/n)
print((M_array * N_array).sum()/M_array.sum())

Как минимум для целочисленных с увеличением размерности матриц

Почему sum(sum(xy)/sum(x))/n приближенно равен sum(sum(xy))/sum(sum(x))?

Я пробую, меня смущает, что если m<3 то результаты разные дают формулы

Почему sum(sum(xy)/sum(x))/n приближенно равен sum(sum(xy))/sum(sum(x))?

shurshur, https://ibb.co/q98r7N6

Как в numpy из матрицы с векторами из int сделать матрицу из булевых векторов?

dmshar, не перемудрил, матрица(тензор) даже еще упрощена. Можно допустить, что макс длина уже известна.

Вопрос по книге "Создаём нейронную сеть" Рашид Т - производная от квадратичной функции в примере правильно решено?

Виктор Александрович, Виктор Александрович, на скриншоте окончательное

=> -2(tk - ok)

Мой совет подтянуть матанализ.

Вопрос по книге "Создаём нейронную сеть" Рашид Т - производная от квадратичной функции в примере правильно решено?

Виктор Александрович, aRegius правильно ответил, (tk-ok)^2, то есть у нас тут две функции , f(x) = x^2 и g(x) = -x. Тогда сначала по f(x) у нас f’(x)= 2(tk - ok), и по g(x) у нас g’(x)=-1 => f’(x)*g’(x)= 2(tk - ok)* (-1) => -2(tk - ok)

Для чего нужны активационные функции и нелинейность в нейронных сетях?

xmoonlight, отлично, если не трудно, не заходи в этот раздел. Спасибо)

Для чего нужны активационные функции и нелинейность в нейронных сетях?

xmoonlight, если вы не согласны, то аргументируйте свой ответ

Для чего нужны активационные функции и нелинейность в нейронных сетях?

xmoonlight, стабильность нейронной сети вообще о другом, да это связано с выбором линейной функции на выходе, но вытекает от выбора функции ошибки, а не вопрос об отсутствии нелинейности или наличия. С ухудшением предсказания при зашумленных входах борются другими методами. Вы всего намешали. Сразу видно, что с нейронами практического опыта вы не имели и учили нейронные сети по статьям на хабре.

Для чего нужны активационные функции и нелинейность в нейронных сетях?

xmoonlight,

стабильности результата при разных входных параметрах.

Откуда вы вообще это достали? Нет такого понятия в машинном обучении. Вы это все из головы берете?

Для чего нужны активационные функции и нелинейность в нейронных сетях?

Что за введение в заблуждение? Ты уже год тут торчишь и каждый раз в этом разделе ты несешь какую-то ересь .

Как это переводится с мат. языка на русский?

"существует x принадлежащее множеству S И существует x принадлежащее множеству T" означает ли это всего лишь то, что S и T не пустые множества? Трудно понять этот момент

Стоит ли изучать математику по первоисточникам?

Frost_Sentinel, не слушайте этого пользователя, ответ не по теме, как и все его ответы на форуме. Постоянно обращаться к оригинальным работам, даже не таким старым - не самая лучшая идея. Говорю по собственному, хотя и скромному опыту. Только в самых редких, ну прям очень редких, действительно будет полезно покопаться в этих "манускриптах".

Нужна ли математика для data science?

xmoonlight, я достаточно смог наблюдать, как вы аргументируете и защищаете свою позицию. Смысла с вами вести спор я не вижу. Скажу лишь то, что вы изрядно побесили и, отчасти, рассмешили меня в вашем вопросе по созданию бота.

Нужна ли математика для data science?

Простите меня, конечно, но то что вы ответили, по моему мнению, это полнейший бред. Как и большинство ваших ответов и вопросов на темы в Тостере с хэштегом ИИ (часто натыкаюсь на вас). Про вашу задачу - довольно метафорично ведь, если задуматься широкий и глубокий ров, или просто огромная дыра - это ваше понимание(!= знания, которые возможно у вас некоторые есть, хотя меня гложет сомнение) нейронных сетей, ИИ, машинного обучения, водоём - вода, которую вы льете, а противоположная сторона - действительно интересный вопрос или толковый ответ. Извиняюсь за резкость, но уже больше не могу.

Как тренировать нейросети с LSTM в keras?

А что если у меня архитектура построена Emb -> LSTM? Input для LSTM слоя мы не указываем. Допустим, я хочу сделать, чтобы НС предсказывала следующее слово по предыдущему, то есть word2word. Какой размерности я должен подавать данные для тренировки?

Что за ошибка с генератором?

longclaps, проблему решил благодаря тебе решил, но причины всё-таки не понял(

Что за ошибка с генератором?

Отчасти понял, а ошибку исправить поможешь?