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以二元函数为例, f x,y ,对于任意单位方向 u ,假设 u 是 x 轴的夹角,那么函数 f x,y 在 u 这个方向上的变化率为: f x x,y cos alpha f y x,y sin alpha nabla f x,y T begin pmatrix f x x,y f y x,y end pmatrix nabla f x,y Tu 也就是两个向量的点积 具体推导: 假设 nabl ...
2019-07-24 19:29 0 812 推荐指数:
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转载:知乎专栏忆臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚。所以我整理 ...
为什么梯度反方向是函数值下降最快的方向? 在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后很多资料也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚,其中当然包括我了。所以就搬运了几篇博客文章(总有一款适合自己),学习一下为什么梯度反方向是函数值局部 ...
先来回顾一下什么是梯度: 对多元函数的参数求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度 。 接下来看一下什么是导数和偏导数: 我们知道,函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的变化率。而偏导数涉及到至少两个自变量,因此,从导数到偏导数,就是从曲线变成了曲面 ...
什么是梯度? 首先梯度是一个向量,其次梯度是多元函数对各个分量求偏导数得到的向量,但是这里很容易和切向量混淆。切向量是对各个分量对共同的自变量求偏导,这是不同之处。 为什么梯度垂直于切平面? 首先引入等值面的概念,对于函数W,比如说W = c的所有解是一个等值面。 在c等值面上假设 ...
为什么梯度方向是变化最快的方向? 首先,回顾我们怎么在代码中求梯度的(梯度的数值定义): 1)对向量的梯度 以n×1实向量x为变元的实标量函数f(x)相对于x的梯度为一n×1列向量x,定义为 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...
我们都知道梯度很好求,只需要将[-1,1] 与图像分别在x 方向和y方向卷积,即可求得两个方向上的梯度。不过在求梯度方向时,还是有些麻烦,因为梯度方向会指向360°的任何一个方向,所以直接用atan(dy/dx)函数,通常会得到正负PI/2范围内的值,因此,在本文中将根据dy、dx的正负,求取任一 ...
1)计算梯度幅值函数magnitude 该函数根据输入的微分处理后的x和y来计算梯度幅值,x和y可以通过sobel, scharr等边缘算子求得,而且可以直接输入三通道图像。 2)计算梯度幅值和梯度方向函数cartToPolar 该函数的输入与magnitude ...