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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ハミルトニアンニューラルネットワークについて

taichi1602

総合スコア26

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/11/26 01:26

編集2020/11/26 03:06

ハミルトニアンネットワークの実装をするとことで分からない箇所がでてきてしまし質問しました。

入力 x = (q, p) として,ハミルトニアンHをNNによって出力するときに
H = f(x)として, fをパラメータθにもつNNとします。

損失関数
L = (∂H/∂p - dp/dt)^2 +(∂H/∂q - dq/dt)^2

を定義して, θでの勾配∂L/∂θをどのように計算すればよいかを質問したいです。

∂L/∂θ = (∂L/∂H) (∂H/∂p) (∂p/∂θ)

と計算したいのですが,pもqもθの関数ではないので ∂p/∂θ は計算できないと思うのですが,
損失関数のθ勾配はどう計算されるのですか?

数学的な質問なので, 場違いかもしれませんが, 他に質問する場所が見当たらなくて質問しました。
よろしくお願いします。

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ベストアンサー

pとqがθに依存しないのであれば、

∂L/∂θ = (∂H/∂p)/∂θ+(∂H/∂q)/∂θ

として、∂H/∂pと∂H/∂qをθで偏微分するしかないかと思います。

確かにteratailでは場違いのように思います。

投稿2020/11/26 03:59

編集2020/11/28 23:02
toast-uz

総合スコア3266

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