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  • 方向导数梯度

    为什么函数在某点处的方向导数有且只有一个最大值

    方向导数就是函数在某个方向的导数,也就是函数在某个方向函数值变化快慢的表现,具体看知乎这里

    https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E6%96%B9%E5%90%91%E5%AF%BC%E6%95%B0

    https://www.zhihu.com/question/26966355/answer/154857139

    用xy平面上的一个矢量来表示方向,函数 f(x,y) 在这个方向上的图像,为整个函数向 xoy 平面的投影,是一段有向线段,

    一元函数中,A 点的导数是 A 点切线斜率 (如 f=x^2),一元函数中,导数就是函数的变化率

    二元函数 f(x, y) 上的 A 点在这个方向上也是有切线的,切线的斜率就是方向导数(A 点在这个方向上的切线,是从投影点向上做垂线)

    一个曲面上的 A 点,在曲面上可以做无数条过 A 点的曲线

    很显然, A 点不止一个方向,而是 360°都有方向,每个方向都是有方向导数的

    梯度是方向导数最大的方向,及函数下降最快的方向。。。。。

    梯度下降算法 theta = theta - lr * 损失函数的梯度

    指数加权移动平均数 exponentially weighted moving averages

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DoctorZhao/p/13225559.html
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