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맛동산

1차원 백터의 기울기 구현

모든 변수의 편미분을 백터로 정리한 것이 기울기 다음은 1차원 백터의 기울기 구현(다차원이 아니므로 아직 큰 의미는 없음) 각 x에 대한 f(x+h) - f(x-h) / 2h의 적용(편미분)은 같음 import numpy as np def f_2(x): return np.sum(x**2) def numerical_gradient(f,x): # 3 4 h = 1e-4 grad = np.zeros_like(x) # x와 shape이 같은 0행렬(배열) 생성 #print(grad) for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] #print(tmp_val) x[idx] = tmp_val + h #print(x[idx]) fxh1 = f(x) print(fxh1) #print(tmp..
파이썬/딥러닝 구현 2017. 6. 8. 09:38
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