質問編集履歴
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エラーメッセージ、ソフトマックス関数の定義等の不備があった為修正しました。
title
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File without changes
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@@ -6,12 +6,20 @@
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多クラス分類で実装したいソフトマックス関数はかけましたが、確率的勾配降下法を用いて学習を進めたいのですが、データを1個取り出してソフトマックス関数に適応できません。
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(3,) [0.33140883 0.3342123 0.33437887]
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Traceback (most recent call last):
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File "step02_4.py", line
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File "step02_4.py", line 26, in <module>
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z = softmax(w.T[n]@X[n] + b)
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IndexError: index 386 is out of bounds for axis 0 with size 3
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+
> (3,) [0.33140883 0.3342123 0.33437887]
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は、途中まで実行できた結果です。
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なお、入力データ全体に対してはソフトマックス関数での計算ができました。
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このエラーが理由はわかるのですが、修正方法がわかりません。実際の仕組みでは、データ一つ（例えばX[0]）を指定して以下の数式に適応した場合に(3,)の配列が出てくるようにしたいです。
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### 該当のソースコード
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makeGaussianData.py（学習データの作成）
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