<jupyter_start><jupyter_text>Regression training loop<jupyter_code>illustration.regression_loop<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Neural network training loopneural_network kan juga regresi, hanya dengan formula yang berbeda<jupyter_code>illustration.neural_network_loop<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Minibatch<jupyter_code>illustration.minibatch
illustration.minibatch_training<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Minibatch Gradient Descentmemperkirakan gradien hanya dengan sebagian data sajaKelebihan:- Training data secara kesulurahan itu berat (membutuhkan memory yang besar)- menggunakan real gradien bisa terjebak di saddle point- menggunakan minibatch ada sedikit efek regularizationKekurangan:- kalau batch_size terlalu kecil, maka estimasi gradien bisa jadi tidak reliable- kalau batch_size = 1, namanya adalah stochastic gradient descent (SGD)<jupyter_code>from luwiji.minibatch import demo
demo.gradient_descent()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.057926829268292686, 'fraction_numerical': 0.0010162601626016261, 'mean_word_length': 10.867469879518072, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 17, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '4', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '82326', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 352, 'n_tokens_neox': 335, 'n_words': 71, 'path': '13 - Neural Network/Part 4 - Feedforward, Backpropagation, dan Minibatch.ipynb', 'repo_name': 'rendywijayaa/Deep_Learning', 'size': '984'}