可微定義 設函數y= f(x)，若自變量在點x的改變量Δx與函數相應的改變量Δy有關系Δy=A×Δx+ο(Δx)，其中A與Δx無關，則稱函數f(x)在點x可微，並稱AΔx為函數f( ...

二、梯度、散度和旋度數學定義 2.1哈密頓算子 哈密頓引進的一個矢性微分算子稱為哈密頓算子或▽ 算子： 優點：在運算中既有微分又有矢量的雙重運算性質，其優點在於可以把對矢量函數的微分運算轉變為矢量代數的運算，從而可以簡化運算過程，並且推導簡明扼要，易於掌握。身並無意義 ...

本內容為神經網絡的梯度推導與代碼驗證系列內容的第一章，更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》系列介紹。 目錄 1.1 數學符號 1.2 矩陣導數的定義和布局 1.3 矩陣求導的優勢 1.4 矩陣微分與矩陣求導 1.5 矩陣微分性質歸納 ...

一、偏導數 對於一元函數y=f(x)只存在y隨x的變化，但是二元函數z=f(x,y)存在z隨x變化的變化率，隨y變化的變化率，隨x﹑y同時變化的變化率。如下圖所示 　　 1、偏導數定義 設函數 ...

002-深度學習數學基礎(神經網絡、梯度下降、損失函數) 這里在進入人工智能的講解之前，你必須知道幾個名詞，其實也就是要簡單了解一下人工智能的數學基礎，不然就真的沒辦法往下講了。 本節目錄如下： 前言。 監督學習與無監督學習。 神經網絡。 損失函數。 梯度下降 ...

目錄 數學基礎 前言 平衡三進制 一些符號 素數 定義 質因數分解 素數判定 篩法求素數 費馬小定理 二次探測定理 約數 ...

目錄 數論 前言 篩 裸篩 線篩 同余 $P4942$ $e ...

梯度下降法又稱最速下降法，是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，在對損失函數最小化時經常使用。梯度下降法是一種迭代算法。選取適當的初值x(0)，不斷迭代，更新x的值，進行目標函數的極小化，直到收斂。由於負梯度方向時使函數值下降最快的方向，在迭代的每一步，以負梯度方向更新x的值，從而達到減少函數 ...