🔹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
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
