PYTHON ГРАДИЕНТ ФУНКЦИИ

Python предоставляет мощные инструменты для оптимизации функций, включая градиентный спуск. Градиент функции - это вектор, указывающий направление наибольшего возрастания функции в каждой ее точке. Градиентный спуск позволяет итерационно двигаться в направлении этого вектора для поиска минимума функции.

Для реализации градиентного спуска в Python, нужно сперва определить градиент функции. Для этого можно воспользоваться модулем SciPy:

from scipy import optimizedef func(x):    return x**2 + 10*np.sin(x)def grad(x):    return 2*x + 10*np.cos(x)optimize.minimize(func, x0=0, jac=grad)

Этот код применяет функцию minimize из модуля SciPy для поиска минимума функции, заданной в функции func. Начальное значение x0 равно 0. Параметр jac задает градиент функции, которая вычисляется в функции grad в соответствии с определением градиента.

Градиентный спуск может использоваться для решения многих задач оптимизации, включая машинное обучение и обработку изображений.