🔹Инициализация весов Веса в нейронной сети можно инициализировать, например, случайными значениями.
🔹Прямой проход (forward propagation) На этом шаге входные данные последовательно проходят через все слои нейронной сети. На каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных значений и применение активационной функции, в результате чего формируется предсказание модели
🔹Вычисление ошибки Рассчитывается значение функции потерь, которое показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения.
🔹Обратное распространение ошибки (backpropagation) Этот этап включает в себя вычисление градиентов ошибки относительно каждого веса нейронной сети путём обратного прохождения через все слои модели, начиная с выходного слоя. В результате веса обновляются для минимизации функции потерь.
🔹Повторение процесса Описанные шаги повторяются на каждом этапе обучения до достижения приемлемого уровня ошибки или заданного количества повторений.
🔹Инициализация весов Веса в нейронной сети можно инициализировать, например, случайными значениями.
🔹Прямой проход (forward propagation) На этом шаге входные данные последовательно проходят через все слои нейронной сети. На каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных значений и применение активационной функции, в результате чего формируется предсказание модели
🔹Вычисление ошибки Рассчитывается значение функции потерь, которое показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения.
🔹Обратное распространение ошибки (backpropagation) Этот этап включает в себя вычисление градиентов ошибки относительно каждого веса нейронной сети путём обратного прохождения через все слои модели, начиная с выходного слоя. В результате веса обновляются для минимизации функции потерь.
🔹Повторение процесса Описанные шаги повторяются на каждом этапе обучения до достижения приемлемого уровня ошибки или заданного количества повторений.
#машинное_обучение #глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
