原文:沿着梯度的方向為什么是函數值增加最快的方向?

以二元函數為例, f x,y ,對於任意單位方向 u ,假設 u 是 x 軸的夾角,那么函數 f x,y 在 u 這個方向上的變化率為: 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 也就是兩個向量的點積 具體推導: 假設 nabl ...

2019-07-24 19:29 0 812 推薦指數:

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為什么梯度方向函數值下降最快方向

轉載:知乎專欄憶臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 剛接觸梯度下降這個概念的時候,是在學習機器學習算法的時候,很多訓練算法用的就是梯度下降,然后資料和老師們也說朝着梯度的反方向變動,函數值下降最快,但是究其原因的時候,很多人都表達不清楚。所以我整理 ...

Wed Jul 05 06:23:00 CST 2017 1 4182
機器學習筆記-為什么梯度方向函數值下降最快方向

為什么梯度方向函數值下降最快方向? 在學習機器學習算法的時候,很多訓練算法用的就是梯度下降,然后很多資料也說朝着梯度的反方向變動,函數值下降最快,但是究其原因的時候,很多人都表達不清楚,其中當然包括我了。所以就搬運了幾篇博客文章(總有一款適合自己),學習一下為什么梯度方向函數值局部 ...

Fri Jun 05 18:26:00 CST 2020 0 804
為什么梯度指向函數上升最快方向

先來回顧一下什么是梯度: 對多元函數的參數求偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來,就是梯度 。 接下來看一下什么是導數和偏導數: 我們知道,函數在某一點的導數就是該函數所代表的曲線在這一點上的變化率。而偏導數涉及到至少兩個自變量,因此,從導數到偏導數,就是從曲線變成了曲面 ...

Tue May 28 04:15:00 CST 2019 0 1343
為什么負梯度方向函數下降最快

什么是梯度? 首先梯度是一個向量,其次梯度是多元函數對各個分量求偏導數得到的向量,但是這里很容易和切向量混淆。切向量是對各個分量對共同的自變量求偏導,這是不同之處。 為什么梯度垂直於切平面? 首先引入等值面的概念,對於函數W,比如說W = c的所有解是一個等值面。 在c等值面上假設 ...

Thu Jun 28 23:21:00 CST 2018 2 2180
證明:梯度方向是變化最快方向

為什么梯度方向是變化最快方向? 首先,回顧我們怎么在代碼中求梯度的(梯度數值定義): 1)對向量的梯度 以n×1實向量x為變元的實標量函數f(x)相對於x的梯度為一n×1列向量x,定義為 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...

Fri Apr 12 19:59:00 CST 2019 0 1375
基於Opencv的梯度及其方向

我們都知道梯度很好求,只需要將[-1,1] 與圖像分別在x 方向和y方向卷積,即可求得兩個方向上的梯度。不過在求梯度方向時,還是有些麻煩,因為梯度方向會指向360°的任何一個方向,所以直接用atan(dy/dx)函數,通常會得到正負PI/2范圍內的值,因此,在本文中將根據dy、dx的正負,求取任一 ...

Thu Aug 15 00:06:00 CST 2019 0 897
Opencv中計算梯度梯度幅值以及梯度方向的相關函數(轉)

1)計算梯度幅值函數magnitude 該函數根據輸入的微分處理后的x和y來計算梯度幅值,x和y可以通過sobel, scharr等邊緣算子求得,而且可以直接輸入三通道圖像。 2)計算梯度幅值和梯度方向函數cartToPolar 該函數的輸入與magnitude ...

Wed Mar 15 04:56:00 CST 2017 0 13971
 
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