2023年装修风格及颜色_创意平面设计公司_内容营销策略_大数据营销是什么

前言：初步学习梯度下降， 不断根据梯度修改我们的参数，经过多次轮次得到使得我们损失函数最小的时候参数，后续我们可以通过类似的道理，更新我们的参数

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假设我们的损失函数是 $y=x{1}^2+x{2}^2$,我们的 $x1$ 和 $x2$ 取什么值的时候能够让 $y$ 最小值

def fun(x):return x[0]**2 + x[1]**2

这是我们的损失函数

def numerical_gradient(fun,x):h = 1e-4grad = np.zeros_like(x)for i in range(len(x)):tmp = x[i]x[i] = tmp + hfxh1 = fun(x)x[i] = tmp - hfxh2 = fun(x)grad[i] = (fxh1 - fxh2)/(h*2)x[i] = tmpreturn grad

这是计算梯度

def gradient_descent(f,init_x,lr=0.001,step_num=100):x = init_xfor i in range(step_num):grad = numerical_gradient(f,x)x -= lr * gradreturn x

上面是通过梯度进行数据的更新，朝着梯度的反方向进行改进

下面我们进行测试

最后我们的答案无限接近 $(0,0)$