原文:微分

核心: 注意: dx der ta x 微分的定義: 微分的幾何意義: 寫法: 微分的基本法則: 直接 先求導數 然后就那樣 復合函數求微分同理 求原函數: 直接看形式,最后 或者 X C YYDS 微分的實際應用: 栗子:球du銅 注意微分求出來的是一個差值 栗子 有些值時要加上原來的值的。 微分小公式: 栗子: 注意給出一個東東 他是什么 函數 x 是什么 der ta x 是什么 一些小定理 ...

2021-10-24 15:22 0 1015 推薦指數:

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微分的定義

定義 設函數\(y=f(x)\)在某區間內有定義,\(x_0\) 及 \(x_0+\Delta x\) 在這區間內,如果增量 \[\Delta y=f(x_0+\Delta x)-f(x_0) ...

Thu Aug 12 16:18:00 CST 2021 0 364
矩陣微分

http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential.html http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_ca ...

Sun Sep 22 04:52:00 CST 2013 0 6254
矩陣微分

本文地址:https://www.cnblogs.com/faranten/p/16028217.html 轉載請注明作者與出處 1 分母布局與分子布局 ​ ​ ​ 矩陣微分可以認為是多元微分的一種特殊形式,其中最基礎的概念是分母布局(denominator layout)和分子布局 ...

Sun Mar 20 06:22:00 CST 2022 0 1645
導數 - 微分 -偏導數 - 偏微分 - 全微分

在一些數學公式的推導中,常會遇到 \(d\) / \(\partial\) / \(\delta\) \ \(\Delta\) 等符號。它們背后分別代表的數學含義? 增量 設變量 \(u\) ...

Sun Dec 08 03:14:00 CST 2019 0 377
自動微分原理與示例

自動微分原理與示例機器學習的同學在學習過程中會經常遇到一個問題,那就是對目標函數進行求微分,線性回歸這類簡單的就不說、復雜的如神經網絡類那些求導過程。本文介紹了五種微分方式,最后兩種才是自動微分。前兩種方法求出了原函數對應的導函數,后三種方法只是求出了某一點的導數。假設原函數是f(x,y ...

Wed Oct 13 14:22:00 CST 2021 0 175
卷積的微分以及積分性質

微分積分屬性,可對上式(3)先做積分再做微分,然后按,積分性質與微分性質展開就得到3. ...

Wed Jan 09 22:51:00 CST 2019 0 3655
微分和積分的中值定理

微分中值定理:   羅爾定理([a,b]連續,(a,b)可導,f(a)=f(b) ,則f(x)在(a,b)中有一點的導數為0)   拉格朗日中值定理([a,b]連續,(a,b)可導,則f(x)在(a,b)中有一點的導數等於點A(a,f(a))和點B(b,f(b))的連線的斜率)   柯西中值 ...

Tue Dec 29 01:34:00 CST 2020 0 1124
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 ...

Thu May 17 16:05:00 CST 2018 0 1537
 
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