Python中如何用numpy解决梯度下降最小值

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Python中如何用numpy解决梯度下降最小值

有的小伙伴不会解决numpy梯度下降最小值的问题,今天小编就来带大家一起看看吧。

问题描述:求解y1 = xx -2 x +3 + 0.01*(-1到1的随机值) 与 y2 = 0 的最小距离点(x,y)

给定x范围(0,3)

不使用学习框架,手动编写梯度下降公式求解,提示:x = x – alp*(y1-y2)导数(alp为学习率)


函数图像为:


Python中如何用numpy解决梯度下降最小值


代码内容:


<p style="line-height: 1.75em"><span style="font-size: 14px">import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt


def get_loss(x):
    c,r = x.shape
    loss = (x**2 - 2*x + 3) + (0.01*(2*np.random.rand(c,r)-1))
    return(loss)

x = np.arange(0,3,0.01).reshape(-1,1)


"""plt.title("loss")
plt.plot(get_loss(np.array(x)))
plt.show()"""


def get_grad(x):
    grad = 2 * x -2
    return(grad)

np.random.seed(31415)
x_ = np.random.rand(1)*3
x_s = []
alp = 0.001
print("X0",x_)
for e in range(2000):

    x_ = x_ - alp*(get_grad(x_))
    x_s.append(x_)
    if(e%100 == 0):
        print(e,"steps,x_ = ",x_)

plt.title("loss")
plt.plot(get_loss(np.array(x_s)))
plt.show()<br /></span></p>

运行结果:

<p style="line-height: 1.75em"><span style="font-size: 14px">X0 [1.93745582]
0 steps,x_ =  [1.93558091]
100 steps,x_ =  [1.76583547]
200 steps,x_ =  [1.6268875]
300 steps,x_ =  [1.51314929]
400 steps,x_ =  [1.42004698]
500 steps,x_ =  [1.34383651]
600 steps,x_ =  [1.28145316]
700 steps,x_ =  [1.23038821]
800 steps,x_ =  [1.18858814]
900 steps,x_ =  [1.15437199]
1000 steps,x_ =  [1.12636379]
1100 steps,x_ =  [1.1034372]
1200 steps,x_ =  [1.08467026]
1300 steps,x_ =  [1.06930826]
1400 steps,x_ =  [1.05673344]
1500 steps,x_ =  [1.04644011]
1600 steps,x_ =  [1.03801434]
1700 steps,x_ =  [1.03111727]
1800 steps,x_ =  [1.02547157]
1900 steps,x_ =  [1.02085018]<br /></span></p>

图片

Python中如何用numpy解决梯度下降最小值

今天的numpy解决梯度下降最小值的讲解到这里就结束了。更多Python学习推荐:Python学习网教学中心。                                            (推荐操作系统:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。)

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