1importnumpy as np23defnumerical_gradient(f,x):4#数值微分求梯度,f为函数,x为NumPy数组,该函数对数组x的各个元素求数值微分56h=1e-4#0.00017grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组89foridxinrange(x.size):10tmp_val=x[idx]11#f(x+h)的计算12x[idx]=tmp_val+h13fxh1=f(x)1415#f(x-...
# 步骤1:定义函数deff(x):returnx**2# 步骤2:求导数defdf(x):return2*x# 步骤3:计算数值梯度defnumerical_gradient(f,x):h=1e-4grad=np.zeros_like(x)foriinrange(x.size):tmp_val=x[i]# f(x + h)的计算x[i]=tmp_val+h fxh1=f(x)# f(x - h)的计算x[i]=tmp_val-h fxh2=f(x...
numerical_gradient 方法:计算数值梯度,用于调试。 gradient 方法:计算梯度,用于反向传播。 train_neuralnet.py 这段代码实现了一个简单的两层神经网络(TwoLayerNet),并使用MNIST数据集进行训练和测试。以下是代码的详细解释: 导入必要的库: import numpy as npfrom two_layer_net import TwoLayerNetimport matplotlib...
def gradient_descent(f,init_x,lr=0.01,step_num=100): #f是函数 x=init_x #init_x是初始值 for i in range(step_num): grad=numerical_gradient(f,x) x-=lr*grad return x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 神经网络的梯度 下面,我们以一个简单的神经网络为例,来实现求梯度的代码: 1 # cod...
grad = numerical_gradient(f, x) x -= lr * gradreturnx 神经网络的梯度 这里所说的梯度是指损失函数关于权重参数的梯度。 若损失函数用L表示,权重为W,梯度可以用∂L∂W∂L∂W表示 学习算法的实现 学习步骤 mini-batch 计算梯度 更新参数(SGD, 随机梯度下降法) ...
def numerical_gradient(f, P): h = 1e-6 x = P[0] y = P[1] dx = (f(np.array([x + h / 2, y])) - f(np.array([x - h / 2, y]))) / h dy = (f(np.array([x, y + h / 2])) - f(np.array([x, y - h / 2]))) / h ...
def gradient_descend(f,init_x,lr = 0.01,step_num=100): x = init(x) for i in range(step_num): grad = numerical_gradient(f,x) x -= lr*grad return x #参数f是要进行最优化的函数 #init_x是初始值 #lr是学习率learning rate #step_num是梯度法的重复次数 #numerical_gradient(f,x)会求...
image.png defnumerical_gradient(f,x):h=1e-4# 0.0001grad=np.zeros_like(x)# 生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]# f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+h fxh1=f(x)# f(x-h)的计算x[idx]=tmp_val-h fxh2=f(x)grad[idx]=(fxh1-fxh2)/(2*h)x[idx]=tmp_val...
importnumpyasnpfromrandomimportrandrangedefeval_numerical_gradient(f,x,verbose=True,h=0.0001):#计算f在x的梯度,其中f是接收一个参数的函数,返回一个数字,如lossfx=f(x)grad=np.zeros_like(x)it=np.nditer(x,flags=['multi_index'],op_flags=['readwrite'])#当迭代没有结束的时候whilenotit.finished...
return (f(x+h) - f(x-h)) / (2*h) 利用微小的差分求导数的过程称为数值微分(numericaldifferentiation)。...# 求点(3,4) (0,2) (3,0)处的梯度numerical_gradient(function_2, np.array([3.0, 4.0])) array([6., 8.])numerical_gradient...numerical_gradient(f,x)会求函数的梯度,用该梯度...