Машинное обучение

Выражение для градиента будет выглядеть:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$\frac{\delta^2 Q(w)}{\delta w_j \delta w_k}=-\frac{\delta}{\delta w_k}\sum_{i=1}^l(1-\sigma_i)y_if_i(x_i)$

$\frac{\delta Q(w)}{\delta w_j}=-\sum_{i=1}^l (1-\sigma_i)y_if_i(x_i)$

(Верный ответ)

$\sigma^{'}(z)=\sigma(z)(1-\sigma(z))$

Похожие вопросы

Выражение для гессиана будет выглядеть:

Какой вид будет иметь правило обновления весов на каждой итерации метода стохастического градиента?

Общий вид равновероятных классов будет выглядеть:

Семейство линейных решающих правил будет выглядеть как:

Как будет выглядеть индикатор ошибки в случае классификации при конечном Y?

Функция роста множества всех конъюнкций ранга не выше K будет выглядеть как:

Оценка расстояний между двумя распределениями с помощью расстояния Хелингера будет выглядеть:

Как будет выглядеть градиент функционала Q в точке

$\alpha^t$

Оценка расстояний между двумя распределениями с помощью дивергенции Кульбака-Лейблера будет выглядеть: