2019年10月14日2変数関数\(f(x_0,x_1)\)を各変数で偏微分する。x_1})\)を全地点で記録していき、ベクトル場を得る。このベクトル場が勾配(gradient)。勾配を可視化してみる。2変数関数\(f(x_0,x_1)\)の偏微分係数を求める関数の定義。\((3.0,3.0)\)の偏微分係数は\((6.00..,6.00..)\)。4.0\)の範囲(\(0.5\)刻み)で偏微分係数を求めて、ベクトル場っぽく表示してみる。matplotlibのquiver()は便利。各地点において関数の値を最も増やす方向が表示されている。diff_w1)plt.show()値が大きい方向に矢印が向いている。\((-3.0,3.0)\)における偏微分係数は\((-6.0,6.0)\)。左上方向へのベクトル。参考にしている本にはことわりが書いてあり、勾配にマイナスをつけたものを図にしている。その場合、関数の値を最も減らす方向が表示されることになる。各地点において、この勾配を参照することで、どちらに移動すれば関数の値を最も小さくできるかがわかる。コメントをキャンセルコメントを投稿するにはログインしてください。近所の多摩川がマジで溢れそうでそれどころではなく...。順伝搬(forward)はNumpyの積和計算を使って超絶簡単に記述できる。何はともあれNumpyで行列の積を計算する方法について。出力層の総和を1にするように調整できれば、出力層を確率としてとらえることができるようになる。入力層に画像を放り込み、出力層でラベルに属する確率を出せば、画像にラベルをつける分類器になる。...MNISTの手書き文字認識用データ取得クラスの作成MNISTから手書き文字認識用のデータセットをロードするクラスを作ってみた。ロードしたデータセットをpickleでシリアライズ、デシリアライズする機能付き。(+S3)やりたいことは以下の2つ。x_0},\frac{\p...勾配の可視化2変数関数\(f(x_0,x_1)\)を各変数で偏微分する。この世界に中途半端に金をかけることの無意味さを理解したつもり。そのお...おっさんが数値微分を復習する引き続き、ゼロDの写経を続ける。今回は、学生の頃が懐かしい懐ワード、数値微分。Deepに入れないけれどおっさんの復習。近所の多摩川がマジで溢れそうでそれどころではなく......MNISTの手書き文字認識用データ取得クラスの作成MNISTから手書き文字認識用のデータセットをロードするクラスを作ってみた。出力層の総和を1にするように調整できれば、出力層を確率としてとらえることができるようになる。順伝搬(forward)はNumpyの積和計算を使って超絶簡単に記述できる。どちらの状態でもない過渡状態を経て状態が遷移するみたい。今回知...ansibleでaws-cliをインストやりたいことは以下の2つ。AFFINGER4.。