f(x0,x1)=x02+x12
python
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def _numerical_gradient_no_batch(f, x):
h = 1e-4 # 0.0001
grad = np.zeros_like(x)
for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] x[idx] = float(tmp_val) + h fxh1 = f(x) # f(x+h) x[idx] = tmp_val - h fxh2 = f(x) # f(x-h) grad[idx] = (fxh1 - fxh2) / (2*h) x[idx] = tmp_val return grad
def numerical_gradient(f, X):
if X.ndim == 1:
return _numerical_gradient_no_batch(f, X)
else:
grad = np.zeros_like(X)
for idx, x in enumerate(X): grad[idx] = _numerical_gradient_no_batch(f, x) return grad
def function_2(x):
if x.ndim == 1:
return np.sum(x2)
else:
return np.sum(x2, axis=1)
def tangent_line(f, x):
d = numerical_gradient(f, x)
print(d)
y = f(x) - dx
return lambda t: dt + y
if name == 'main':
x0 = np.arange(-2, 2.5, 0.25)
x1 = np.arange(-2, 2.5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x0, x1)
X = X.flatten() Y = Y.flatten() grad = numerical_gradient(function_2, np.array([X, Y])) plt.figure() plt.quiver(X, Y, -grad[0], -grad[1], angles="xy",color="#666666") plt.xlim([-2, 2]) plt.ylim([-2, 2]) plt.xlabel('x0') plt.ylabel('x1') plt.grid() plt.legend() plt.draw() plt.show()
def numerical_gradient(f, X):は何をしているのか分かりません。一行ずつ教えて欲しいです。
あと def tangent_line(f, x):がなぜ存在しているのかまたこの関数はどういった意味を持ったものなのか分かりません。
最後にif name == 'main':
x0 = np.arange(-2, 2.5, 0.25)
x1 = np.arange(-2, 2.5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x0, x1)
X = X.flatten() Y = Y.flatten() grad = numerical_gradient(function_2, np.array([X, Y])) plt.figure() plt.quiver(X, Y, -grad[0], -grad[1], angles="xy",color="#666666") は何をしてるのか一行ずつ教えて欲しいです。
よろしくお願いします。
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