Diferenças

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--- ti_publica:notas_deep_learning [2019/10/01 11:39] – cartola
+++ ti_publica:notas_deep_learning [2019/10/01 12:45] – [Dicas lição 2] cartola
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   * Não há como definir quanto material é necessário pra um treino, só testando. Se treinar com muitas iterações e o erro começar a piorar sem antes ter chegado onde quer, e se não tiver com um dos quatro problemas mencionados, pode precisar de mais dados.
   * Dados desproporcionais (muito mais dados de uma das classes) também funcionam, teste. Se não funcionar uma ideia é fazer //over sampling//, copiando os dados que tem pra aumentar.
+===== Álgebra =====
+==== Equações lineares ====
+  * Notação equação reduzida da reta: y = ax + b
+    * a = coeficiente de inclinação da reta (tb chamado 'm'): m = Δy / Δx
+    * b = ponto onde a reta corta o eixo y
+    * Para operações matriciais é mais conveniente redigir como: y = ax<sub>1</sub> + bx<sub>2</sub>, com x<sub>2</sub> = 1 sempre
+    * Mais convenientemente ainda pode ser notada assim para um conjunto de dados: {{:ti_publica:equcacao_linear_matricial.gif|}}, onde a<sub>2</sub> era o b e x<sub>i,2</sub> = 1 sempre.
+  * Notação equação fundamental da reta: ''y-b = m(x-a)''
+    * Mais prática pra escrever a partir de m e um ponto (a,b), mas não dá a interceptação do eixo y
+===== pi torch =====
+==== Criando um vetor====
+  * ''x = torch.ones(n,2)'' inicia um tensor com n linhas e 2 colunas, segunda coluna com '1's (vide álgebra pra facilitar operações matriciais)
+  * ''x[:,0].uniform_(-1.,1)'' - cria dados randômicos entre -1 e 1 na primeira coluna do vetor:
+    * ''[:]'' endereça cada valor na dimensão (no caso endereça toda a linha);
+    * ''0'' pega a primeira coluna;
+    * ''uniform'' vai criar distribuição uniforme randômica;
+    * O '_' indica que não vai retornar valor, vai atribuir valor a variável referida.