今日もラビットチャレンジの超AI入門講座で勉強した。
今日の講座は難しくて、一回見ただけでは理解できず、
3回ほど受講してようやくほんのりと理解できた。
2-3-2_誤差関数の仕組み
2-3-3_誤差関数の実装
2-4-1_パラメータの更新とは
この2-4-1は3回見てようやくほんのり理解。。。
今日学んだこと
誤差関数について
yの更新式 y=y-dE/dy
2乗誤差のグラフ
グラフを見ると、yが1の時、e(誤差）が0
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>>
#横軸yの範囲を指定
>>> y=np.arange(-20,20,0.5)
#グラフ化する式を指定（eが縦軸、yが横軸）
#2乗誤差を表している。
>>> e=0.5*y**2-y+0.5
#以前の情報のクリア？（おまじないとしていれておく）
>>> plt.clf()
#グラフの定義 rは線の色（rは赤）
>>> plt.plot(y,e,"r")
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021E6CD17D00>]
#グリット線を書く
>>> plt.grid(True)
#グラフ表示
>>> plt.show()
勉強時間
今日： 1時間
総勉強時間： 4.5時間