English: Plot of the first two Principal Components (left) and the two hidden units' values of a Linear Autoencoder (Right) applied to the Fashion MNIST dataset. The two models being both linear learn to span the same subspace. Labelled in Ukrainian.
Українська: Графік перших двох головних компонент (ліворуч) та значень двох прихованих вузлів лінійного автокодувальника (праворуч), застосованих до набору даних моди MNIST. Ці дві моделі, будучи обидві лінійними, вчаться охоплювати один і той же підпростір.
ділитися – копіювати, поширювати і передавати твір
модифікувати – переробляти твір
При дотриманні таких умов:
зазначення авторства – Ви повинні вказати авторство, надати посилання на ліцензію і вказати, чи якісь зміни було внесено до оригінального твору. Ви можете зробити це в будь-який розсудливий спосіб, але так, щоб він жодним чином не натякав на те, наче ліцензіар підтримує Вас чи Ваш спосіб використання твору.
поширення на тих же умовах – Якщо ви змінюєте, перетворюєте або створюєте іншу похідну роботу на основі цього твору, ви можете поширювати отриманий у результаті твір тільки на умовах такої ж або сумісної ліцензії.
Графік перших двох головних компонент (ліворуч) та значень двох прихованих вузлів лінійного автокодувальника (праворуч), застосованих до набору даних моди MNIST. Ці дві моделі, будучи обидві лінійними, вчаться охоплювати один і той же підпростір.
Plot of the first two Principal Components (left) and the two hidden units' values of a Linear Autoencoder (Right) applied to the Fashion MNIST dataset. The two models being both linear learn to span the same subspace. Labelled in Ukrainian.
Файл містить додаткові дані, які зазвичай додаються цифровими камерами чи сканерами. Якщо файл редагувався після створення, то деякі параметри можуть не відповідати цьому зображенню.