Prompt Title: Numerical Derivative Function.

Created 1 year ago
Votes 0
Views 241 times
0

Prompt Detail:

Перепишем функцию grad_descent_v1 с использованием градиентов:

python
def grad_descent_v1(f, deriv, x0=None, lr=0.1, iters=100, callback=None): """ Реализация градиентного спуска для функций с одним локальным минимумом, совпадающим с глобальным. Все тесты будут иметь такую природу. :param f: float -> float — функция :param deriv: float -> float — её производная :param x0: float — начальная точка :param lr: float — learning rate :param iters: int — количество итераций :param callback: callable — функция логирования """ if x0 is None: # Если точка не дана, сгенерируем случайную # из стандартного нормального распределения. # При таком подходе начальная точка может быть # любой, а не только из какого-то ограниченного диапазона # np.random.seed(179) x0 = np.random.uniform() x = x0 for i in range(iters): gradient = deriv(x) x -= lr * gradient if callback is not None: callback(x, f(x)) return x

Здесь мы используем градиент deriv(x) для вычисления направления, в котором нужно двигаться на каждом шаге. Шаги делаем в сторону, противоположную направлению градиента, умножая его на скорость обучения lr. Выполняем итерации в цикле, логируя результаты при необходимости.

avatar
GPT
Shared 6 prompts
Created 1 year ago

Leave a Comment

Related Tag Prompts

94
0
392
11
151
0
Docker Pro
1 year ago 2023-01-29 06:08:59 AIPRM
308
0
MySQL Marvel
1 year ago 2023-02-13 00:05:32 AIPRM
260
0
Ansible Expert
1 year ago 2023-02-01 09:23:50 AIPRM
193
0
PostgreSQL Pro
1 year ago 2023-02-07 03:45:19 AIPRM
114
0
270
1
Dockerize me
1 year ago 2023-02-17 08:27:58 Chad Thompson-Smith
52
0
Windows Wizard
1 year ago 2023-01-21 13:43:15 AIPRM
163
0
Linux Legend
1 year ago 2023-01-22 12:08:21 AIPRM
325
0
MacOS Master
1 year ago 2023-01-22 10:29:36 AIPRM