前提・実現したいこと
PythonでPython最急降下法を実装中、以下のエラーメッセージが発生しました。
変数名が問題なのでしょうか?
発生している問題・エラーメッセージ
TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-88-1c0aba996c48> in <module>() 31 pos_history.append(pos) 32 return pos_history ---> 33 (H_1,H_2) = grad_descent((1.2, 1.2), 0.1, 0.1) 34 plt.plot(H_1,H_2) 35 plt.show() <ipython-input-88-1c0aba996c48> in grad_descent(init_pos, a_0, p) 25 break 26 else: ---> 27 while (f(pos[0] + a * d[0],pos[1] + a * d[1]) > f(pos[1],pos[2]) - c * a * abs(np.linalg.norm(d))):#armijoの条件 28 a = a * p #↑をみたすように小さくしていく 29 pos_new = [pos[0] + a * d[0],pos[1] + a * d[1]] #posの更新 <ipython-input-88-1c0aba996c48> in f(x_1, x_2) 3 #最小化したい関数 4 def f(x_1,x_2): ----> 5 return 100(x_2 - (x_1)**2)**2 + (1 - x_1)**2 6 #再急降下方向 7 def dsc_f(pos): TypeError: 'int' object is not callable
該当のソースコード
Python
1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3#最小化したい関数 4def f(x_1,x_2): 5 return 100(x_2 - (x_1)**2)**2 + (1 - x_1)**2 6#再急降下方向 7def dsc_f(pos): 8 x_1 = pos[0] 9 x_2 = pos[1] 10 return (-(400 * x_1**3 - 400 * x_1 * x_2 + 2 * x_1 - 2),-((-200) * x_1 ** 2 + 200 * x_2)) 11 12#a_0:learning rateの初期値 13#p:aの動かし幅 14def grad_descent(init_pos ,a_0,p): 15 eps = 1e-10 16 iteration_max = 500 #爆発しないように 17 a = a_0 18 init_pos = np.array(init_pos) 19 pos = init_pos 20 pos_history = [init_pos] 21 22 for i in range(iteration_max): 23 d = np.array(dsc_f(pos)) 24 if abs(np.linalg.norm(d)) < eps: 25 break 26 else: 27 while (f(pos[0] + a * d[0],pos[1] + a * d[1]) > f(pos[1],pos[2]) - c * a * abs(np.linalg.norm(d))):#armijoの条件 28 a = a * p #↑をみたすように小さくしていく 29 pos_new = [pos[0] + a * d[0],pos[1] + a * d[1]] #posの更新 30 pos = pos_new 31 pos_history.append(pos) 32 return pos_history 33(H_1,H_2) = grad_descent((1.2, 1.2), 0.1, 0.1) 34plt.plot(H_1,H_2) 35plt.show()
試したこと
ここに問題に対して試したことを記載してください。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
ここにより詳細な情報を記載してください。
回答2件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2018/12/03 04:05