1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Nhập môn TensorFlow bằng Python
Connected

Exercise

Tối ưu hóa với gradient

Bạn được cho một hàm mất mát, \(y = x^{2}\), và mục tiêu là tối thiểu hóa nó. Bạn có thể làm điều này bằng cách tính hệ số góc (slope) bằng thao tác GradientTape() tại các giá trị khác nhau của x. Nếu slope dương, bạn có thể giảm mất mát bằng cách giảm x. Nếu slope âm, bạn có thể giảm mất mát bằng cách tăng x. Đây chính là cách gradient descent hoạt động.

The image shows a plot of y equals x squared. It also shows the gradient at x equals -1, x equals 0, and x equals 1.

Trong thực tế, bạn sẽ dùng một thao tác cấp cao của tensorflow để thực hiện gradient descent tự động. Tuy nhiên, trong bài này, bạn sẽ tự tính slope tại các giá trị x là -1, 1 và 0. Các thao tác sau có sẵn: GradientTape(), multiply(), và Variable().

Instructions

100 XP
  • Định nghĩa x là một biến với giá trị khởi tạo x0.
  • Thiết lập hàm mất mát y bằng x nhân với x. Không sử dụng operator overloading.
  • Thiết lập hàm trả về gradient của y theo x.