Bonjour,
J'ai un problème d'optimisation ou je dois minimiser le coup:
J(w)=[ y^p -1 ]^q
avec y la sortie du filtre W de taille N
en utilisant la methode du gradient stochastique
J'arrive a un endroit ou je dois dériver:
(W' X)^k en fonction de W
avec k>2,
et W et N des vecteurs de taille N
je sais le faire pour k=2, ca donne: 2 X X' W
mais pas pour les ordres superieurs
merci pour votre aide
est ce que la reponse :
n (W')^(-1) (W' X)^n
est bonne ??
Salut, j'ai peur qu'on ne saisisse pas bien tes notations, il y en a trop.
De même ta formule de dérivation pour k=2 me parait étrange aussi ...
Bravo jolie Ln, tu as trouvé : l'armée de l'air c'est là où on peut te tenir par la main.
Bonjour et Joyeux Noël,Envoyé par GuYem
D'accord sur les notations, ce n'est pas très clair...
Mais si on voit la dérivation comme une opération formelle (dans une algèbre quelconque) on a toujours:
D(X²) = 2D(X).X
et ainsi de suite... (si je n'ai pas fait de faute de frappe)
-- françois
desole pour mes notations, je vais essayer de reprendre
soit W = (w0, ... , wN)t
et X = (x0, ... , xN)t
quelle est la dérivée par rapport a X de
(XtW)n
merci
Joyeux noel
Bonjour,
Du coup, en regardant l'expression comme un scalaire on a :
Obtenu à partir de la relation :
Déterrer un message 14 ans après, est ce bien utile ?
Tu as gagné la pelle d'or de la semaine.
There are more things in heaven and earth, Horatio, Than are dreamt of in your philosophy.
