实数对向量求导公式,得到结果的形式与 分母(自变量) 一致,意思就是,自变量是列向量,结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响,这一条是我自己总结的。 公式一:将 $x$ 约掉后,剩下一个跟 $x$ 维度一直的就可以了,所以都是 $a$。 $$\nabla_ ...
以前背过正弦函数的求导公式,就是sin x cos x,可是总也没推导过。这两天看了很多网上的推导做法,简直是误人子弟。含糊不清的,曲线救国的,各种做法满天飞,也是好笑。在这儿,我尽量地再仔细地推导一遍,本着 为往圣继绝学 的远大理想,为伟大的科普事业添砖加瓦罢。 函数式求导公式的推导是有一个基本原则的:用极限的手段,推导函数式在自变量变化的同时,因变量的变化趋势。用几何中的说法就是,导式就是斜 ...
2018-03-13 15:36 0 26831 推荐指数:
实数对向量求导公式,得到结果的形式与 分母(自变量) 一致,意思就是,自变量是列向量,结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响,这一条是我自己总结的。 公式一:将 $x$ 约掉后,剩下一个跟 $x$ 维度一直的就可以了,所以都是 $a$。 $$\nabla_ ...
隐函数求导公式 一、一个方程的情形 隐函数存在定理1: 设函数 \(\displaystyle F(x, y)\) 在点 \(\displaystyle P(x_0, y_0)\) 的某一邻域内具有连续的偏导数,且 \(\displaystyle F(x_0, y_0 ...
对一个给定的函数,找出它上面每一点的斜率的计算通式,就是导函数。 ①几个基本初等函数求导公式 (C)'=0, (x^a)'=ax^(a-1), (a^x)'=(a^x)lna,a>0,a≠1;(e^x)'=e^x [log<a>x]'=1/[xlna],a>0,a≠1;(lnx ...
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明:本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 首先,我们二话不说,先放出 ...
原文:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
记录一下,方便复习 总结: 参考:https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵损失函数的作用及公式推导 ...
交叉熵损失函数(作用及公式推导) 一、总结 一句话总结: $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差损失函数的不足? 使用平方差损失函数训练ANN ...