AI講座:ML空間對(duì)映公式:X*W+B=Y
1 記住相關(guān)性:使用X*W+B=Y公式
在上一期里,曾經(jīng)說明了人和ML(機(jī)器學(xué)習(xí))一樣都很擅長于將事物從原來的空間對(duì)映到另一個(gè)空間,例如繪畫、寫作等。在對(duì)映過程中,會(huì)不斷強(qiáng)化其對(duì)共性的記憶強(qiáng)度,因而能從經(jīng)驗(yàn)中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規(guī)律(即共相)。
在ML領(lǐng)域里,這個(gè)X*W+B=Y的對(duì)映公式扮演核心角色。現(xiàn)在就從最簡單的例子來仔細(xì)觀察,看看如何找出W和B的值。請(qǐng)從這個(gè)簡單的范例出發(fā):
首先從空間對(duì)映的視角來看,如下圖所示:
這X空間里已知有兩個(gè)值,分別對(duì)映到Y(jié)空間里的兩個(gè)值。由于數(shù)據(jù)少(只有兩組),人們很容易看出來:W=1,B=0。當(dāng)X= 0時(shí),
X * W + B = 0 * 1 + 0 = 0 = Y
而且當(dāng)X=1時(shí),
X * W + B = 1 * 1 + 0 = 1 = Y
所以,當(dāng)W=1,B=0時(shí),就能使用X*W+B=Y方程式來表達(dá)出從X空間對(duì)映到Y(jié)空間的規(guī)律(規(guī)則)。并能畫出坐標(biāo)圖如下:
由于很簡單,人們很容易看出來最適合的W值是1,而最適合的B值是0。此時(shí),ML也能迅速尋找出最佳的W和B值。在下圖里的Excel畫面,按下“尋找W&B”按鈕,ML就會(huì)迅速找出W和B值,如下:
ML模型找出來的W值是1,而B值是0。搭配 X*W + B = Y 公式,就可以掌握、記住上述的相關(guān)性(即規(guī)律性)了。于是,目前已知X、W和B值了,帶入這個(gè)公式,如下圖:
于是計(jì)算出來Y值為0,就對(duì)映到Y(jié)空間數(shù)在線的0這個(gè)點(diǎn),如下圖:
接下來,繼續(xù)將X空間里的第二個(gè)點(diǎn),對(duì)映過去,如下:
于是ML就這樣,基于W和B來記住了上圖里的相關(guān)性。
2 演練:請(qǐng)您找出最適合的W和B值
接下來,請(qǐng)您繼續(xù)演練一下,熟悉您自己是如何得知最適合的W和B值呢? 看看這個(gè)范例:
這X空間里已知有兩個(gè)值,分別對(duì)映到Y(jié)空間里的兩個(gè)值。由于數(shù)據(jù)少(只有兩組),人們很容易看出來:W=2,B=0。當(dāng)X= 0時(shí),
X * W + B = 0 * 1 + 0 = 0 = Y
而且當(dāng)X=1時(shí),
X * W + B = 1 * 1 + 0 = 1 = Y
所以,當(dāng)W=2,B=0時(shí),恰好能使用X*W+B=Y方程式來表達(dá)從X空間對(duì)映到Y(jié)空間的規(guī)律(規(guī)則)。并能畫出坐標(biāo)圖如下:
這個(gè)范例也很簡單,人們很容易看出來最適合的W值是2,且最適合的B值是0。此時(shí),ML也能迅速找出最佳的W和B值。請(qǐng)按下“尋找W&B”。ML就迅速找出W和B值,如下:
ML模型找出來了W值是1,而B值是0。搭配 X*W + B = Y 公式,就可以掌握、記住上述的相關(guān)性(即規(guī)律性)了。于是,目前已知X、W和B值了,帶入這個(gè)公式,如下圖:
一樣地,繼續(xù)將X空間里的另兩個(gè)點(diǎn)對(duì)映過去,如下:
于是ML就這樣,基于W和B來記住了上圖里的相關(guān)性。
3 ML采取“逐步尋找”的策略
于是,ML就來尋找其中的對(duì)映規(guī)律,并藉由W和B來表達(dá)和記住它。那么,ML(或AI)是如何尋找出W和B的呢? 答案是:逐步尋找出來的。一旦逐漸尋找出最佳的W和B了,再搭配兩個(gè)公式來表達(dá)出兩個(gè)空間里數(shù)據(jù)的對(duì)映規(guī)律性。如下圖所示:
人們告訴ML尋找出W和B,并且希望能夠?qū)=[-5, 0, 5]很準(zhǔn)確地對(duì)映到目標(biāo)Z=[0, 0.5, 1]。然而,ML并沒辦法直接計(jì)算出能夠滿足這個(gè)目標(biāo)的W和B值。但是它會(huì)逐步地修正W和B,來滿足上述X=[-5, 0, 5]與目標(biāo)Z=[0, 0.5, 1]的對(duì)映關(guān)系(即規(guī)律)。在下一期里,將會(huì)詳細(xì)說明ML的逐步尋找策略,它是當(dāng)今主流AI(人工智能)技術(shù)的核心知識(shí)。
評(píng)論