マイケル・スピヴァック著『多変数解析学』を読む。【Michael Spivak】

マイケル・スピヴァック著『多変数解析学』を読む。【Michael Spivak】 at MATH

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206:１３２人目の素数さん
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348 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 18:39:42.89 ID:yuw+moiO
class simpleNet:
■■■■def __init__(self):
■■■■■■■■self.W = np.random.randn(2,3) #標準正規分布による 2x3 の行列
■■■■def predict(self, x):
■■■■■■■■return np.dot(x, self.W)
■■■■def loss(self, x, t):
■■■■■■■■z = self.predict(x)
■■■■■■■■y = softmax(z)
■■■■■■■■loss = cross_entropy_error(y, t)
■■■■■■■■return loss
349 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 18:40:13.16 ID:yuw+moiO
x = np.array([0.6, 0.9])
t = np.array([0, 0, 1])
net = simpleNet()
f = lambda w: net.loss(x, t)
dW = numerical_gradient(f, net.W)
print(dW)

★★★★★★★★★★★★★
★↑の f がひどすぎる　　　★
★★★★★★★★★★★★★
351 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:14:55.53 ID:yuw+moiO
>>350
間違っていないというのは分かりますが、あまりにもひどすぎます。
こんなひどいコードは見たことがありません。
352 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:16:21.04 ID:yuw+moiO
fxh1 = f(x) # f(x+h)
↑ここですが、
fxh1 = f(a)
とかでもいいわけです。
353 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/12(月) 19:16:47.93 ID:yuw+moiO
こんなひどいコードを公にするという神経が分かりません。
害悪以外の何物でもありません。

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猫二世の良心

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219:１３２人目の素数さん
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似非爺の説教

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823 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:00:30.55 ID:0IiK5rsw
斎藤康毅著『ゼロから作るDeep Learning』
ですが、多変数関数の連鎖律の説明が全くないですね。
いいんですかね？
(5.13)の前ところで、多変数関数の連鎖律を説明する必要があるはずです。
825 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:29:48.52 ID:0IiK5rsw
>>824
では、なぜ、1変数関数の微分の説明などを書いているのでしょうか？
1変数関数の微分など高校生なら誰でも知っています。
826 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:34:57.92 ID:0IiK5rsw
>>824
では、なぜ行列の積の定義など書いているのでしょうか？
この本では、「内積」などと書いてあって、線形代数の本を1冊も読んだことがないことが明白になっていますが。
828 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/06/19(月) 12:48:40.61 ID:0IiK5rsw
斎藤さんが線形代数の本を読んだことがないことは、
p.149の(5.14)を見ても分かります。
Wの成分の添え字の付け方が標準的じゃないです。

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★★★数学徒は馬鹿板をしない生活を送り、日頃から真面目に学問に精進すべき。★★★
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