• 总根 >计算机与教育 >课程 >高等教育课程 >本科课程 >模式识别与人工智能 >zstu-(2021-2022)-1 >学生作业目录 >2019329621284潘丽红

  • 作业7

    摘要

    以下代码生成500个2维的随机数据x,而对应的y值根据公式y_data=0.200x1+0.500x2+0.600求得。然后,y_data再加上范围在(-0.001,0.001)的随机数据。开始时,随机设置w1,w2以及b值,求出的y=w1x1+w2y2+b与y_data值相差较大,设置损失loss为y与y_data的方差。损失loss的大小可以判断拟合的好坏。采用梯度下降法对损失loss进行最小优化。随着训练优化,w1接近0.200,w2接近0.500,b接近0.600。

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    以下代码生成500个2维的随机数据x,而对应的y值根据公式y_data=0.200x1+0.500x2+0.600求得。然后,y_data再加上范围在(-0.001,0.001)的随机数据。开始时,随机设置w1,w2以及b值,求出的y=w1x1+w2y2+b与y_data值相差较大,设置损失loss为y与y_data的方差。损失loss的大小可以判断拟合的好坏。采用梯度下降法对损失loss进行最小优化。随着训练优化,w1接近0.200,w2接近0.500,b接近0.600。



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