✍️ Очередной разбор задач
1️⃣ Для нахождения градиента функции f(u,v)=u*v+1 в точке (1,2) нам нужно сначала вычислить частные производные функции по u и v, а затем оценить их значения в этой точке. Результатом будет вектор.
Вычислим частную производную по u. Она будет равна v. В точке (1, 2) это даёт 2. Теперь вычислим частную производную по v. Она будет равна u. В точке (1, 2) это даёт 1. Таким образом, градиент функции равен (2, 1).
2️⃣ Здесь решение будет вычисляться по формуле σ(1⋅1+2⋅(−1)+1). Каждый вход умножается на соответствующий вес. Эти значения суммируются и к ним прибавляется единица. От полученного выражения вычисляется сигмоида. В результате значение на выходе из нейрона будет равно 0.5.
3️⃣ В этом квизе new_row.to_frame().T преобразует new_row в DataFrame и транспонирует его (меняет строки и столбцы местами), чтобы привести к формату, подходящему для добавления в df. Затем используется функция pd.concat() для объединения исходного DataFrame df с новым DataFrame. Параметр ignore_index=True указывает, что индексы в результирующем DataFrame должны быть переопределены.
Затем используется метод loc для доступа к элементу в строке с индексом 3 и в столбце 'C'. Это значение равно 9.0.
#разбор_задач
1️⃣ Для нахождения градиента функции f(u,v)=u*v+1 в точке (1,2) нам нужно сначала вычислить частные производные функции по u и v, а затем оценить их значения в этой точке. Результатом будет вектор.
Вычислим частную производную по u. Она будет равна v. В точке (1, 2) это даёт 2. Теперь вычислим частную производную по v. Она будет равна u. В точке (1, 2) это даёт 1. Таким образом, градиент функции равен (2, 1).
2️⃣ Здесь решение будет вычисляться по формуле σ(1⋅1+2⋅(−1)+1). Каждый вход умножается на соответствующий вес. Эти значения суммируются и к ним прибавляется единица. От полученного выражения вычисляется сигмоида. В результате значение на выходе из нейрона будет равно 0.5.
3️⃣ В этом квизе new_row.to_frame().T преобразует new_row в DataFrame и транспонирует его (меняет строки и столбцы местами), чтобы привести к формату, подходящему для добавления в df. Затем используется функция pd.concat() для объединения исходного DataFrame df с новым DataFrame. Параметр ignore_index=True указывает, что индексы в результирующем DataFrame должны быть переопределены.
Затем используется метод loc для доступа к элементу в строке с индексом 3 и в столбце 'C'. Это значение равно 9.0.
#разбор_задач