Напишем алгоритм градиентного спуска на языке Python. Резюмируем, что нужно сделать для запуска алгоритма градиентного спуска: �1=�0+�×(−∇�(�))x1=x0+μ×(−∇f(x)) где μ — размер шага; задаётся в аргументах алгоритма. 4. Повторить заданное в аргументах число итераций. Задача 1 ы записали функцию f, в коде назвали её func(). Напишите функцию gradient(), которая по формуле вычисляет её градиент. Проверьте эту функцию на нескольких векторах. import numpy as np
def func(x):
return (x[0] + x[1] - 1)**2 + (x[0] - x[1] - 2)**2
def gradient(x):
return np...
Градиентный спуск(подъем) Градиентный спуск(подъем) - один из наиболее популярных методов оптимизации в машинном обучении. Оптимизация - это процесс нахождения точек максимума/минимума некоторой функции. Для объяснения механизма его работ приведу простой пример для градиентного подъема. Представьте, что вас десантировали в незнакомый вам город и дали задание подняться на самую высокую точку в округе. При этом на улице сильный туман и вы видите не дальше одного метра вокруг. Как вам при этом найти...