ai_learning/common/NOTE_TEMPLATE.md

131 lines
6.4 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Название темы
> Краткая формулировка: что изучаем и какую задачу это помогает решать.
## Мотивация
Опишите практическую проблему до введения формул:
- где она возникает в анализе данных или машинном обучении;
- почему наивного решения недостаточно;
- какой результат читатель сможет получить после главы.
Хорошая мотивация связывает тему с уже знакомой идеей и называет цену ошибки.
Например, неверное понимание масштаба градиента приводит не только к медленному
обучению, но и к численной нестабильности.
## Интуиция
Сначала дайте мысленную модель без потери математического смысла. Укажите:
1. какие объекты участвуют;
2. что меняется, а что фиксировано;
3. какую величину мы хотим измерить, предсказать или оптимизировать;
4. где аналогия перестаёт работать.
При необходимости добавьте маленький числовой пример. Интуиция должна готовить
к определению, а не заменять его.
## Определения и обозначения
Введите каждый новый термин до первого использования.
- **Термин** — точное определение.
- Скаляр записывается как \(x\), вектор — как \(\mathbf{x}\), матрица — как
\(\mathbf{X}\).
- Размерности указываются явно:
\(\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\),
\(\mathbf{w}\in\mathbb{R}^{d}\).
- Все специальные предположения перечисляются рядом с формулой.
Согласуйте запись с [`NOTATION.md`](NOTATION.md). Если в теме нужна локальная
оговорка, объясните её явно.
## Вывод ключевых формул
Не переходите от исходной формулы к ответу одним скачком. Для каждого шага
укажите применённое свойство:
\[
\begin{aligned}
L(\mathbf{w})
&= \frac{1}{2}\|\mathbf{X}\mathbf{w}-\mathbf{y}\|_2^2 \\
&= \frac{1}{2}
(\mathbf{X}\mathbf{w}-\mathbf{y})^\top
(\mathbf{X}\mathbf{w}-\mathbf{y})
&& \text{по определению нормы},\\
\nabla_{\mathbf{w}}L
&= \mathbf{X}^\top(\mathbf{X}\mathbf{w}-\mathbf{y})
&& \text{по правилу производной квадратичной формы}.
\end{aligned}
\]
После вывода проверьте:
- совпадают ли размерности обеих частей;
- разумно ли поведение в простом предельном случае;
- какие предположения нужны для результата;
- является ли формула точной или приближённой.
## Разобранный пример
Сформулируйте небольшую задачу с конкретными числами.
**Дано.** Перечислите входные величины и их размерности.
**Решение.**
1. Выберите подходящую формулу и объясните выбор.
2. Подставьте значения без пропуска промежуточных вычислений.
3. Интерпретируйте число в терминах исходной задачи.
**Проверка.** Сравните результат с грубой оценкой, альтернативным вычислением
или известным частным случаем.
## Связь с Python и NumPy
Код должен воспроизводить разобранный пример и запускаться как самостоятельный
фрагмент:
```python
import numpy as np
X = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
w = np.array([0.5, -0.25])
y = np.array([0.0, 0.5])
residual = X @ w - y
loss = 0.5 * residual @ residual
gradient = X.T @ residual
print(f"loss = {loss:.6f}")
print("gradient =", gradient)
```
Поясните соответствие между математикой и кодом: `@` — матричное умножение,
`.T` — транспонирование, а не поэлементная операция. Укажите формы массивов и
не полагайтесь на случайный broadcasting.
## Типичные ошибки и ограничения
- **Ошибка:** распространённое неверное действие.
**Почему неверно:** нарушенное условие или свойство.
**Как исправить:** безопасная проверка или корректная формула.
- Отделите математические ограничения метода от особенностей реализации.
- Назовите случаи, в которых приближение перестаёт быть надёжным.
- Предупредите о переполнении, потере точности и неоднозначных формах массивов,
если они возможны.
## Краткое резюме
- Одна строка о главной идее.
- Одна строка о ключевой формуле и её условиях.
- Одна строка о практической интерпретации.
- Одна строка о наиболее опасной ошибке.
## Связанные материалы
- Базовая глава: относительная ссылка внутри репозитория.
- Следующая тема: относительная ссылка внутри репозитория.
- Термины: [`GLOSSARY.md`](../GLOSSARY.md).