Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Một bước cập nhật RMSProp

    Cho thuật toán RMSProp. Trạng thái trước: trung bình bình phương gradient s∈Rns \in \mathbb{R}^{n}s∈Rn và tham số θ∈Rn\theta \in \mathbb{R}^{n}θ∈Rn. Cho gradient ggg, hệ số suy giảm ρ\rhoρ, tốc độ học η\etaη, hằng số ổn định ϵ\epsilonϵ.

    Một bước cập nhật (theo từng phần tử): s′=ρs+(1−ρ)g2,θ′=θ−η gs′+ϵs' = \rho s + (1 - \rho) g^2,\qquad \theta' = \theta - \eta\,\frac{g}{\sqrt{s'} + \epsilon}s′=ρs+(1−ρ)g2,θ′=θ−ηs′​+ϵg​

    In ra trên dòng 1 vector s′s's′ (nnn số), trên dòng 2 tham số mới θ′\theta'θ′ (nnn số). Tất cả làm tròn 2 chữ số.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng 1: nnn ρ\rhoρ η\etaη ϵ\epsilonϵ. Dòng 2: θ\thetaθ. Dòng 3: sss. Dòng 4: ggg.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤n≤101 \le n \le 101≤n≤10; 0≤ρ<10 \le \rho < 10≤ρ<1; 0<η≤10 < \eta \le 10<η≤1.

    • Định dạng đầu ra:

      Dòng 1: s′s's′. Dòng 2: θ′\theta'θ′. Đều làm tròn 2 chữ số.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    1 0.9 0.1 0.00000001
1
0
2

    Đầu ra:

    0.40
0.68

    Giải thích:

    s'=0.9*0+0.1*4=0.4. θ'=1-0.1*2/(sqrt(0.4)+ε)=1-0.2/0.6325=1-0.3162=0.6838→0.68.

    Đang tải editor...