Gauss Dağılımı

The mathematics of uncertainty

Gauss (normal) dağılımı, makine öğreniminde diğerlerinden daha sık karşımıza çıkar. Birçok küçük bağımsız etki toplandığında elde ettiğin pürüzsüz, simetrik çandır. İki sayı onu tamamen belirler: ortalama μ (tepenin nerede durduğu) ve varyans σ² (çanın ne kadar geniş olduğu).

Formülün hareketli parçaları göründüğünden daha azdır. Kalbi exp(−(x−μ)²/2σ²)'dir: ortalamadan uzaklık, karesi alınmış, negatif yapılmış, böylece μ'den uzaklaştıkça yoğunluk hızla düşer. Önündeki karmaşa, yalnızca alanı 1'e eşitleyen sabittir.

Çanı sola/sağa kaydırmak için μ'yü, genişletmek ya da keskinleştirmek için σ'yı sürükle. Küçük bir σ yüksek, kendinden emin bir sivri uç verir; büyük bir σ inancı geniş bir aralığa inceltir.

Bunun ML'deki yeriBir ağın bir Gauss'a ilk dokunuşu, eğitim daha başlamadan gerçekleşir: ağırlık başlatma, katman boyutuna göre ölçeklenmiş bir normalden çeker (He/Xavier başlatma). Gürültü modelleri Gauss artıkları varsayar ki bu da en küçük kareler regresyonunu maksimum olabilirlik uyumu yapar. Bir VAE'nin gizli (latent) uzayı bir Gauss öncülüdür ve yeniden parametreleme hilesi, ε ~ N(0,1) ile z = μ + σ·ε'yi…
▶ Gauss Dağılımı
← Beklenen Değer ve Varyans (sürekli)Temel Sürekli Dağılımlar →