實數對向量求導公式，得到結果的形式與 分母（自變量） 一致，意思就是，自變量是列向量，結果也是列向量 因變量是否轉置對於結果無影響，這一條是我自己總結的。 公式一：將 $x$ 約掉后，剩下一個跟 $x$ 維度一直的就可以了，所以都是 $a$。 $$\nabla_ ...

隱函數求導公式 一、一個方程的情形 隱函數存在定理1： 設函數 \(\displaystyle F(x, y)\) 在點 \(\displaystyle P(x_0, y_0)\) 的某一鄰域內具有連續的偏導數，且 \(\displaystyle F(x_0, y_0 ...

對一個給定的函數,找出它上面每一點的斜率的計算通式,就是導函數。 ①幾個基本初等函數求導公式 (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 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(&#x03B8;)&#x5BF9;">J(θ)對J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

記錄一下，方便復習 總結： 參考：https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵損失函數的作用及公式推導 ...

交叉熵損失函數（作用及公式推導） 一、總結 一句話總結： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差損失函數的不足？ 使用平方差損失函數訓練ANN ...