„KoopKerdesekZHOssz03” változatai közötti eltérés

8. sor:

* R heurisztikus szórás választás: általában elég tág határok közt változtatható a tanulási képesség rontása nélkül.. Jól használható az adott középpontú bázisfüggvény szórásának, ha vesszük a középponthoz legközelebbi R (R=2-3) másik középpontot, és ezek távolságainak átlagát számoljuk. Ha mindegyik függvényhez azonos szórást akarunk használni, erre is használható a fenti kifejezés (véletlenszerűen kijelölve egy középpontot).

* Végül mind a középpontok, mind a szórások meghatározására alkalmazhatóak az ellenőrzött tanítási módszerek, pl. gradiens alapú keresés, viszont fontos megjegyezni, hogy például a szórás hibafelülete nem kvadratikus, így érvényes minden rá, ami az MLP nem kvadratikus hibafelületére.

Annyit tennék még itt hozzá, hogy az OLS azon kívül, hogy iteratívan választ újabb középpontokat, közbeiktat egy ortogonalizáló lépést is. Ez ahhoz kell, hogy a kiválasztott középpontok minél inkább korrelálatlanok legyenek, vagyis minél inkább függetlenül szóljanak bele egymástól a kimenetbe (ugye az ortogonalitás annyit tesz, hogy a skaláris szorzatuk 0, vagyis korrelálatlanok).

'''Mit nevezünk túltanulásnak, milyen következménye van, és hogyan lehet védekezni ellene? (minden ismert ellenszert mutasson be)'''

@@ 8. sor: / 8. sor: @@
 * R heurisztikus szórás választás: általában elég tág határok közt változtatható a tanulási képesség rontása nélkül.. Jól használható az adott középpontú bázisfüggvény szórásának, ha vesszük a középponthoz legközelebbi R (R=2-3) másik középpontot, és ezek távolságainak átlagát számoljuk. Ha mindegyik függvényhez azonos szórást akarunk használni, erre is használható a fenti kifejezés (véletlenszerűen kijelölve egy középpontot).
 * Végül mind a középpontok, mind a szórások meghatározására alkalmazhatóak az ellenőrzött tanítási módszerek, pl. gradiens alapú keresés, viszont fontos megjegyezni, hogy például a szórás hibafelülete nem kvadratikus, így érvényes minden rá, ami az MLP nem kvadratikus hibafelületére.
+Annyit tennék még itt hozzá, hogy az OLS azon kívül, hogy iteratívan választ újabb középpontokat, közbeiktat egy ortogonalizáló lépést is. Ez ahhoz kell, hogy a kiválasztott középpontok minél inkább korrelálatlanok legyenek, vagyis minél inkább függetlenül szóljanak bele egymástól a kimenetbe (ugye az ortogonalitás annyit tesz, hogy a skaláris szorzatuk 0, vagyis korrelálatlanok).
 '''Mit nevezünk túltanulásnak, milyen következménye van, és hogyan lehet védekezni ellene? (minden ismert ellenszert mutasson be)'''