From 447a87ad3f42de7aa24da079acc34ed089275df6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: dlutov <130660961+dlutov@users.noreply.github.com> Date: Thu, 15 Aug 2024 11:48:21 +0200 Subject: [PATCH] fix linkova, formatiranje learnmorenote --- .../01_Uvod/013_Oblasti vestacke inteligencije.rst | 3 +-- .../023_Osnovni pojmovi masinskog ucenja.rst | 12 +++++------- .../102_Konvolutivne neuronske mreze.rst | 2 +- 3 files changed, 7 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/_sources/01_Uvod/013_Oblasti vestacke inteligencije.rst b/_sources/01_Uvod/013_Oblasti vestacke inteligencije.rst index d4f7cb1..d54c4ca 100644 --- a/_sources/01_Uvod/013_Oblasti vestacke inteligencije.rst +++ b/_sources/01_Uvod/013_Oblasti vestacke inteligencije.rst @@ -227,7 +227,7 @@ .. suggestionnote:: Програм DALL-E компаније OpenAI, такође, генерише слике на основу смерница корисника. Програм dalle-mini је јавно доступна верзија овог - програма. Она је доступна на адреси `https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini `_. + програма. Она је доступна на адреси `https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini `_. Играње игара ~~~~~~~~~~~~ @@ -246,7 +246,6 @@ *Комбинаторна експлозија у игри шах* -(слика је преузета са https://www.umphyries.top/ProductDetail.aspx?iid=182002895&pr=42.88) ------- diff --git a/_sources/02_Programiranje vodjeno podacima/023_Osnovni pojmovi masinskog ucenja.rst b/_sources/02_Programiranje vodjeno podacima/023_Osnovni pojmovi masinskog ucenja.rst index acee2c6..4e9dc9b 100644 --- a/_sources/02_Programiranje vodjeno podacima/023_Osnovni pojmovi masinskog ucenja.rst +++ b/_sources/02_Programiranje vodjeno podacima/023_Osnovni pojmovi masinskog ucenja.rst @@ -110,16 +110,14 @@ модела које нас воде до најмање вредности функције грешке. У случају параметарских модела, а то је био случај и у уводном примеру са некретнинама, циљ је да одредимо оне вредности параметара за које је вредност функције грешке најмања. -.. learnmorenote:: - - Посматрајмо систем једначина: - | +.. learnmorenote:: Посматрајмо систем једначина: + :math:`2x_1 = 2` - | + :math:`-x_1 + x_2 = 0` - | + :math:`2x_2 = -2` - | + Он нема тачно решење јер из прве једначине следи да је :math:`x_1=1`, из последње да је :math:`x_2=-1`, a из друге да је :math:`x_1=x_2`, што је контрадикција. Ипак, овај систем има много приближних решења, на пример, пар (:math:`x_1`, :math:`x_2`)=(0,6, -0,6). Приближно решење је и пар бројева (:math:`x_1`, :math:`x_2`)=(0,35, -0,8) али нам се оно ипак чини нешто лошијим у односу на прво: одступања од очекиваних вредности 2, 0 и -2 су нешто већа. На сличан начин модел мора diff --git a/_sources/10_Neuronske mreze vrste i primena/102_Konvolutivne neuronske mreze.rst b/_sources/10_Neuronske mreze vrste i primena/102_Konvolutivne neuronske mreze.rst index 6a03daa..404ba10 100644 --- a/_sources/10_Neuronske mreze vrste i primena/102_Konvolutivne neuronske mreze.rst +++ b/_sources/10_Neuronske mreze vrste i primena/102_Konvolutivne neuronske mreze.rst @@ -179,7 +179,7 @@ На слици можеш да видиш да смо применом оператора агрегације свели матрицу са димензије 4x4 на димензију 2x2. Зашто нам је смањење димензије потребно? Па, мрежа као резултат треба да нам да неки конкретан одговор, рецимо да ли је на слици мачка или не, за који нам је потребан мали број неурона. -.. learnmorenote:: +.. learnmorenote:: Више о излазу операција агрегације Излаз операције агрегације можемо да замислимо и као слику коју добијамо када ставимо наочаре чија нам диоптрија не одговара. Што смо више смањили слику применом операције агрегације, то смо даље од диоптрије која нам одговара. Другим речима, успећемо да