TelecoAula-A
Python
Publicado el 30 de Agosto del 2023 por Hilario (144 códigos)
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Hilario Iglesias Martinez.
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clasedeterceroamiercoles.py
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Función de partida:
f(x)=3*x+5*x**2/7
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Derivada:f'(x) = 3 + (10/7)*x
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El descenso de gradiente es un algoritmo iterativo
que utiliza la derivada (o el gradiente)
de la función objetivo en un punto específico
para determinar la dirección, y el tamaño del
paso que debes tomar para moverte hacia una región
de menor valor de la función. La derivada de
la función objetivo se calcula en cada iteración,
y se utiliza para ajustar los parámetros,
con el objetivo de acercarte al mínimo de la función.
En resumen, el descenso de gradiente es una técnica
fundamental en el campo de la optimización y el aprendizaje
automático, ya que permite encontrar valores óptimos para los
parámetros de una función de manera iterativa utilizando
información sobre la pendiente de la función en diferentes puntos.
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Aquí hay una descripción, paso a paso, del proceso del descenso de gradiente:
Inicialización: Comienza con un valor inicial para
los parámetros de la función que deseas optimizar.
Cálculo del Gradiente:
Calcula la derivada (gradiente) de la función en el punto actual.
Actualización de Parámetros:
Ajusta los parámetros en la dirección opuesta al gradiente
multiplicado por una tasa de aprendizaje.
La tasa de aprendizaje controla el tamaño de
los pasos que tomas en cada iteración.
Repetición: Repite los pasos 2 y 3 para un
número predeterminado de iteraciones,
hasta que se alcance cierto criterio de convergencia.
Convergencia:
El algoritmo converge cuando los cambios
en los parámetros se vuelven muy pequeños,
indicando que se ha llegado a una región
cercana al mínimo (o máximo) de la función.
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Programa realizado sobre paltaforma Linux:
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado en Sublime Text.
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Ejecución en consola Linux:
python3 clasedeterceroamiercoles.py
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