@tomash-pl: @RapRose: jesli jeszcze moge zapytac, jaka to ma funkcje? # Error function and its derivative ERROR = lambda t, o : np.multiply(0.5, np.multiply((t - o), (t - o))) dERROR = lambda t, o : o - t
@Krakuski: matematycznie to ci nie powiem co realizuje np.multilpy ->https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.multiply.html ale to wciąż funkcja tylko z dwoma argumentami, można rozpisać to tak: def ERROR(t, o): _innerArgs = ((t - o), (t - o)) innerResult = np.multiply(innerArgs) _return np.multiply(0.5, innerResult)
#python
SIG = lambda x : 1 / (1 + np.exp(-x))
dSIG = lambda o : np.multiply(o, (1 - o))
def SIG(x):
__return 1/(1+np.exp(-x))
jaka to ma funkcje?
# Error function and its derivative
ERROR = lambda t, o : np.multiply(0.5, np.multiply((t - o), (t - o)))
dERROR = lambda t, o : o - t
ale to wciąż funkcja tylko z dwoma argumentami, można rozpisać to tak:
def ERROR(t, o):
_innerArgs = ((t - o), (t - o))
innerResult = np.multiply(innerArgs)
_return np.multiply(0.5, innerResult)