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![[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20191220readingpaperconvcnp-191220034420-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Casual learning machine learning with_excel_no2
- 1. カジュアル勉強会 @仙台 Excelで機械学習入門 第2回 株式会社エクテック 取締役 兼データサイエンティスト
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- 8. Excel 2013, 2016 GoogleSpreadsheets
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- 23. f(w11, w21, w31)=b1w11 + b2w21 + b3w31
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- 40. Δz = f(x+Δx,y+Δy) - f(x, y) 変化 Δzは
- 41. Δz = f(x+Δx,y+Δy) - f(x, y) 変化 Δzは f(x+Δx, y+Δy) = f(x, y) + δf(x,y) δy Δy δf(x,y) δx Δx + ※近似の公式 Δz = δf(x,y) δx Δx + δf(x,y) δy Δy
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- 46. η (イータ, eta)は ステップサイズ,ステップ幅と呼ばれます δf(x,y) δx , δf(x,y) δy (Δx, Δy) = - η (ただし, ηは正の定数)
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- 49. x z f0(x0, y0) y f1(x1,y1)f2(x2, y2) f3(x3, y3)
- 50. x z f0(x0, y0) y f1(x1,y1)f2(x2, y2) f3(x3, y3) 繰り返し計算していく
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- 52. δf δx1 , δf δxn (Δx1, Δx2, …,Δxn) = - η ( δf δx2 , … , )
- 53. δf δx1 , δf δxn (Δx1, Δx2, …,Δxn) = - η ( δf δx2 , … , ) 関数fの点(x1, x2, … , xn)における 勾配
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- 64. x, yは次の不等式を満たすとき - x- y + 2 ≦ 0, x - y + 2 ≦ 0 下記の関数を最⼩化する x, y を考える 1 2 (x + y ) 2 2
- 65. 1 2 (x + y) + λ(-x-y+2) + μ(x-y+2) 2 2 ≦ 1 2 (x + y ) 2 2 0以上の任意の定数 λ, μを⽤意すれば と置くことができる
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- 69. 1 2 (x + y) + λ(-x-y+2) + μ(x-y+2) 2 2 m(λ, μ) ≦
- 70. なおかつ m(λ, μ)が 『最⼤』となる値m0 を⽤意すると
- 71. m(λ, μ) ≦m0 ≦ 1 2 (x + y ) + λ(-x-y+2) + μ(x-y+2) 2 2 ≦ 1 2 (x + y ) 2 2
- 72. この λ, μが得られれば 『x + y を最⼩化するx, yの値』 が得られる 2 2
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- 76. ラグランジュ緩和法の左辺 = 1 2 {x -(λ - μ)} + 2 1 2 {y - (λ + μ)} 2 1 2 {(λ - μ) + (λ +μ) } + 2(λ + μ)- 2 2 = 1 2 {x - (λ - μ)} + 2 1 2 {y - (λ + μ)} 2 + 2(λ + μ) - (λ + μ ) 2 2
- 77. よって、x,y が x =λ - μ, y = λ + μ のとき 最⼩値となる
- 78. よって、x,y が x =λ - μ, y = λ + μ のとき 最⼩値となり、元々の不等式 - x - y + 2 ≦ 0, x - y + 2 ≦ 0 に代⼊して整理すると λ ≧ 1, μ ≧ 1
- 79. ⼀⽅、最⼩値 m(λ, μ)は m(λ,μ) = 2(λ + μ) - (λ + μ ) = 2 - (λ - 1) + (μ - 1) 2 2 2 2
- 80. λ ≧ 1,μ ≧ 1 と合わせて 最⼤値m0 は m0 = 2 (λ = 1, μ = 1)
- 81. このとき、x, y はx=0, y=2 そして、x + y の最⼩値は 2 2 2
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