Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 - страница 56

Логистическая функция ошибки (также функция потерь логистической регрессии) (Log Loss) – Эту функцию называют также «логлосс» (logloss / log_loss), перекрёстной / кросс-энтропией. В большинстве обучающих сетей – это ошибка, которая рассчитывается как разница между фактическим выходным значением y и прогнозируемым выходным значением ŷ. Функция, используемая для вычисления этой ошибки, известна как функция потерь. [41]

Логит (Logits) – это функция, также известная как функция логарифмических шансов, – это функция, которая представляет значения вероятности от 0 до 1 и от отрицательной бесконечности до бесконечности. Эта функция обратна сигмовидной функции, которая ограничивает значения от 0 до 1 по оси Y, а не по оси X. Поскольку логит-функция существует в диапазоне от 0 до 1, эта функция чаще всего используется для понимания вероятностей используется аналогично сигмовидной функции в нейронных сетях. Сигмоидальная или активационная функция выдает вероятность, тогда как логит-функция принимает вероятность и выдает действительное число между отрицательной и положительной бесконечностью. Как и сигмовидная функция, логит-функции часто размещаются в качестве последнего слоя в нейронной сети, поскольку это может упростить данные. Например, логит-функция часто используется на последнем слое нейронной сети, используемой в задачах классификации. Поскольку сеть определяет вероятности для классификации, функция логита может преобразовывать эти вероятности в действительные числа.

Логит модель (Logit model) – это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего нас события с помощью логистической функции [42].

Логит-функция (Logit Function) – это обратная сигмоидальная «логистическая» функция, используемая в математике, особенно в статистике.

Логическая запись(Logical record) – это все данные для данной единицы анализа. Он отличается от физической записи тем, что может потребоваться несколько физических записей для хранения всех данных для данной единицы анализа. Например, в данных изображения карты «карта» представляет собой физическую запись, и обычно требуется несколько «карт» для хранения всей информации для одного случая или единицы анализа.

Логическое программирование (Logic programming) – это парадигма программирования, которая основывается на формальной логике. Любая программа, написанная на логическом языке программирования, представляет собой набор предложений в логической форме, выражающий факты и правила о некоторой проблемной области. Также, – это тип парадигмы программирования, в которой вычисления выполняются на основе хранилища знаний фактов и правил; LISP и Prolog – два языка логического программирования, используемые для программирования AI.

Логическое программирование ограничений (Сonstraint logic programming) – это расширенная версия логического программирования, которая создается путем комбинирования ограниченного программирования с логическим программированием. Ограниченное программирование – это форма декларативного программирования, которая использует математические ограничения, чтобы определить, как переменные в программе связаны друг с другом.

Ложноотрицательный показатель (False negative rate) – это доля фактических положительных примеров, для которых прогнозируется отрицательный класс. Ложноотрицательный показатель равен отношению ложных отрицательных результатов к сумме ложных отрицательных и истинно положительных результатов.