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Este código define una función cuadrática de ejemplo, inicia en un punto y realiza el descenso de gradiente para minimizar la función. Luego, grafica la superficie de la función y muestra la trayectoria del descenso de gradiente en 3D. A medida que el algoritmo de descenso de gradiente avanza, se acerca al mínimo de la función cuadrática.
Asegúrate de tener instaladas las bibliotecas NumPy y Matplotlib para ejecutar este código."""
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De parvis grandis acervus erit
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NumeroEuler.py
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Hilario Iglesias Martínez.
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Ecuacion para datos de entrada:
f(x,z)=(x**2/4)+(e*z)
e=Número de Euler.
2.71828
Valores de entrada [5,12] La salida real debería ser=38.86936
Realizado bajo plataforma Linux.
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Google Colaboratory.
"""
Carpe Diem
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Hilario Iglesias Martínez
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pi.py
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Ecuacion inventada de partida para los valores de entrada y salida.
f(x)=(x**2)*π
π=3.141618
prediccion=232.690
valor real=234.127
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Se puede jugar con el programa para disminuir el error.
Realizado en un ordenador con Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado en Google Colab.
Tarda en predecir el valor dado aproximadamente 4 mn.
con una velocidad de bajada de 518.1 Mbps
Trabajo sobre Tensores.
Tensor.
En matemáticas, un tensor es un objeto algebraico
que describe una relación multilineal entre conjuntos
de objetos algebraicos relacionados con un espacio vectorial.
Entre los objetos que los tensores pueden mapear se incluyen
vectores y escalares, e incluso otros tensores.
Hay muchos tipos de tensores, incluidos escalares
y vectores (que son los tensores más simples), vectores duales,
mapas multilineales entre espacios vectoriales e
incluso algunas operaciones como el producto escalar.
Los tensores se definen independientemente de cualquier base,
aunque a menudo se hace referencia a ellos por sus
componentes en una base relacionada con un sistema de coordenadas particular.
Por supuesto las matrices son semejantes a los tensores.
El tensor abarca el espacio en n dimesniones.
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En este ejercicio importamos el módulo torch.
Para poder ejecutarlo deberás de tener instalado este módulo.
En mi ordenador bajo la versión Ubuntu 20.04.6 LTS, el comando de
instalación es el siguiente:
pip install torch torchvision torchaudio
En mi caso lo hago sin utilizar una GPU o sin utilizar CUDA,
con la versión de CPU de PyTorch
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