Python3 で sklearn を使用して SGDRegression フィットを確認したいのですが、実際には最小xの点で導関数がゼロです。

期待どおりに 0 が得られないため、導関数の計算が間違っているか、最小化する x 値を取得する方法がありません。どんな助けでも感謝します、ありがとう。

シンプルな線形オートエンコーダーを構築し、torch.optim オプティマイザーを使用してトレーニングするにはどうすればよいですか?

autograd (.backward()) を使用して MSE 損失を最適化し、エンコーダーとデコーダーの重みとバイアスの値を学習するにはどうすればよいですか (つまり、エンコーダーの 3 つのパラメーターとデコーダーの 4 つのパラメーター) ? また、学習の実行ごとに、次のようなランダムな重みとバイアスから開始して、データをランダム化する必要があります。

ターゲット オプティマイザーは SGD、学習率 0.01、モメンタムなし、1000 ステップ (ランダムな開始から) です。では、損失とエポック (ステップ) をどのようにプロットすればよいでしょうか?

私はこれを試しましたが、損失はすべてのエポックで同じです。

こんにちは。ここに投稿するのは初めてです。

Pycharm IDLE で、Python を使用して AI チャットボットを作成しようとしています。チャットボットを機能させるニューラル ネットワークのトレーニングを開始しようとしているときに、このエラーに遭遇し、これを解決するために使用できるリソースを見つけることができませんでした。

トレースバック (最新の呼び出しが最後):
ファイル "C:\Users\Owner\PycharmProjects\ai\main.py"、71 行目、model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimiser=sgd, metrics=['accuracy' 内) ])

ファイル "C:\Users\Owner\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py"、67 行目、error_handler で e.with_traceback(filtered_tb) を None

File "C: \Users\Owner\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\keras\engine\training.py", line 2983, in _validate_compile raise TypeError('Invalid keyword argument(s) in `compile()`: '

TypeError : `compile()` の無効なキーワード引数: ({'optimiser'},)。有効なキーワード引数には、"cloning"、"experimental_run_tf_function"、" などがあります。 配布」、「target_tensors」、または「sample_weight_mode」。

オリジナルコード

つまり、エラーが発生したコード

また、次のように SGD をインポートする必要がありました。そうしないと見つからなかったからです。

これの解き方わかる人いたら教えてください！