Eğimleri hesaplama

Şimdi eğimleri hesaplama alıştırması yapacaksın. Ortalama kare hata (mean-squared error) kayıp fonksiyonunu tahminlere göre çizdiğinde, eğim 2 * x * (xb-y) ya da 2 * input_data * error olur. x ve b'nin birden çok sayı içerebileceğini unutma (x her veri noktası için bir vektördür ve b bir vektördür). Bu durumda çıktı da bir vektör olur ki bu tam da istediğin şeydir.

Tek bir veri noktası kullanırken bu eğimi hesaplayacak kodu yazmaya hazırsın. weights adlı önceden tanımlanmış ağırlıkları ve tek bir noktanın verisi olan input_data'yı kullanacaksın. Tahmin etmek istediğin hedefin gerçek değeri target içinde saklıdır.

Bu egzersiz

Python ile Deep Learning'e Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

weights ile input_data'yı çarpıp toplamlarını alarak preds tahminlerini hesapla.
Hata değerini preds eksi target olarak hesapla. Bu hatanın, gradyan ifadesindeki xb-y'ye karşılık geldiğine dikkat et.
Kayıp fonksiyonunun tahmine göre eğimini hesapla. Bunu yapmak için input_data ile error çarpımını al ve bunu 2 ile çarp.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Calculate the predictions: preds
preds = ____

# Calculate the error: error
error = ____ - ____

# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____

# Print the slope
print(slope)

Kodu Düzenle ve Çalıştır