微積分——自動微分
梯度下降法（Gradient Descendent）是機器學習的核心算法之一，自動微分則是梯度下降法的核心； 梯度下降法用於求損失函數的最優值，前面的文章中我們說過梯度下降是通過計算參數與損失函數的梯度並在梯度的方向不斷迭代求得極值；但是在機器學習、深度學習中很多求導往往是很復雜的，手動使用 ...
原文：微積分小感——1.導數與微分
微積分小感 .導數與微分 所需的前置知識： 函數的概念 實數理論 極限理論 第 章 .導數 .速度 切線與導數的定義 想當年，牛老爵爺 發明 導數 他稱之為 流數 的概念，便是為了解決如下的問題： 已知函數 y f x 描述了物體路程 y 與時間點 x 的關系， 求函數 y f x 描述物體的瞬時速度 y 與時間點 x 的關系， 這函數被稱為函數 y f x 的導數。 規定路程的正方向，速度帶有符 ...
2021-07-14 19:39 0 189 推薦指數：
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微積分——外微分形式的微積分
注釋： 轉載請注明出處http://www.cnblogs.com/HuisClos/articles/6966036.html 在我們所討論的三度空間（三維）中，能夠出現的微分形式只有四種： 零次微分形式——函數 f 一次微分形式——線積分中出現的微分dx,dy,dz ...
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單變量微積分筆記1——導數1(導數的基本概念)
什么是導數 導數是高數中的重要概念，被應用於多種學科。 從物理意義上講，導數就是求解變化率的問題；從幾何意義上講，導數就是求函數在某一點上的切線的斜率。 我們熟知的速度公式：v = s/t，這求解的是平均速度，實際上往往需要知道瞬時速度： 當t趨近於t0，即t-t0 ...