共役勾é…法ã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆã®ãƒ‘ラメータ推定 - 人工知能ã«é–¢ã™ã‚‹æ–創録Courseraã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ãƒã‚¿ã®ç¶šã。å‰å›žã¯ã€ãƒã‚¸ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒƒã‚¯å›žå¸°ã®ãƒ‘ラメータ推定（2014/4/15）ã«å…±å½¹å‹¾é…法（Conjugate Gradient: CG法）を使ã„ã¾ã—ãŸã€‚今回ã¯ã‚ˆã‚Šè¤‡é›‘ãªãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆï¼ˆå¤šå±¤ãƒ‘ーセプトãƒãƒ³ï¼‰ã®ãƒ‘ラメータ推定ã«å…±å½¹å‹¾é…法をé©ç”¨ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 以å‰ã€å¤šå±¤ãƒ‘ーセプトãƒãƒ³ã§æ‰‹æ›¸ãæ•°å—èªè˜ã®å®Ÿé¨“ã‚’ã—ãŸã¨ã（2014/2/1）ã¯ã€å…±å½¹å‹¾é…法ã§ã¯ãªãã€å‹¾é…é™ä¸‹æ³•ï¼ˆGradient Descent）を用ã„ã¦ãƒ‘ラメータã®æ›´æ–°å¼ã‚’自分ã§æ›¸ã„ã¦ã„ã¾ã—ãŸã€‚ self.weight1 -= learning_rate * np.dot(delta1.T, x) self.weight2 -= learning_rate * np.dot(delta2.T, z) 勾é…é™ä¸‹æ³•ã¯ã€å¦ç¿’率（learning rate）をé©åˆ‡ãªå€¤ã«è¨å®šã—ãªã„ã¨åŽæŸãŒé…ã„ã€ç™ºæ•£ã™ã‚‹ãªã©æ¬ 点ãŒã‚ã‚Šã¾ã™
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