def numerical_gradient_2d(f, X): if X.ndim == 1: return _numerical_gradient_1d(f, X) else: grad = np.zeros_like(X) for idx, x in enumerate(X): grad[idx] = _numerical_gradient_1d(f, x) return grad
时间: 2024-02-14 14:22:35 浏览: 10
这是一个求解二元函数梯度的函数,使用数值微分的方法进行求解。输入参数包括函数 f 和点 X,输出为函数在点 X 处的梯度。函数首先判断输入点 X 的维度,如果是一维向量则调用 _numerical_gradient_1d 函数求解一元函数的导数,如果是二维矩阵则对矩阵中的每个向量分别调用 _numerical_gradient_1d 函数求解二元函数在该向量上的梯度,最终得到整个矩阵在该点处的梯度。
需要注意的是,数值微分的方法虽然简单易懂,但是计算量很大,因此在实际应用中往往不是首选方法。更常用的方法是解析法(analytic differentiation),即通过手动求解函数的导数公式,得到函数在每个点处的梯度。
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dx_num = eval_numerical_gradient_array(lambda x: affine_forward(x, w, b)[0], x, dout)
这行代码是用来计算仿射层(affine layer)的反向传播的梯度的。其中,x 是输入数据,w 是权重参数,b 是偏置参数,dout 是反向传播回来的上游梯度。这行代码中使用了 eval_numerical_gradient_array 函数来数值化地计算梯度。其中,第一个参数是一个函数,这个函数将 x 作为输入,返回前向传播的输出;第二个参数是 x,第三个参数是 dout。这行代码的返回值是 dx_num,即数值化计算出的梯度。
def numerical_gradient(self, x, t): loss_W = lambda W: self.loss(x, t)这段代码什么意思
这段代码定义了一个名为"numerical_gradient"的方法,该方法接受两个参数x和t。在方法内部,使用lambda表达式定义了一个名为loss_W的匿名函数。这个匿名函数接受一个参数W,并调用self中的loss方法,将参数x和t传递给它,并将其返回值作为函数的返回值。
这段代码的目的是定义一个用于计算参数W的数值梯度的函数。具体来说,它使用lambda表达式创建了一个匿名函数loss_W,该函数接受参数W,并将参数x和t传递给self中的loss方法,计算损失值。在数值梯度计算中,我们需要对损失函数在每个参数维度上进行微小的变化,并计算损失函数的变化量,以此来近似求解梯度。通过定义这个匿名函数,我们可以将loss函数作为输入传递给数值梯度计算的方法,从而实现对任意损失函数的梯度计算。