注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中，對代價函數的理解也在不斷的加深 ...

本文作者Key,博客園主頁：https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本內容為個人原創作品，轉載請注明出處或聯系：zhengzha16@163.com 0.淵源 第一次接觸方向導數與梯度的概念，是在大學的高等數學課堂上，當時對於這部分內容是似懂非懂 ...

在讀書時候，數學里的好多東西記不清楚了感覺很模糊，所以為了加深印象防止遺忘所以記錄一下，博客中參考的資料已在文末標明。博客中要是有啥錯誤，或者不好的地方歡迎指出一起探討，嘿嘿。 方向導數： ...

的像素點對圖像分類結果的影響。 計算它的時候首先要計算與圖像像素對應的正確分類中的標准化分數的梯度( ...

　　梯度一詞有時用於斜度，也就是一個曲面沿着給定方向的傾斜程度。 　　梯度的本意是一個向量（矢量），表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值，即函數在該點處沿着該方向（此梯度的方向）變化最快，變化率最大（為該梯度的模）。 　　在單變量的實值函數的情況，梯度只是導數，或者，對於一個線性 ...

Using First-Order Derivatives for (Nonlinear)Image Sharpening ----The Gradient 對於函數ƒ(x,y), ƒ在坐標(x,y)處的梯度定義為二維列向量 ...

導數，方向導數，切線、梯度是從高中就開始接觸的概念，然而對這幾個概念的認識不清，困惑了我很長時間，下面我將以圖文並茂的形式，對這幾個概念做詳細的解釋。 1， 導數 定義：設函數y=f(x)在點x0的某個鄰域內有定義，當自變量x在x0處有增量Δx，(x0+Δx)也在該鄰域內時，相應地函數取得增量 ...

函數梯度及空間曲面切平面 求曲面(線)的 \(y=x^2\) 在點 \(P(1,1)\) 處的切線。 解： 　　令：\(f(x,y)=x^2-y\)， 　　則梯度方向為：\(\nabla f(x,y)=2xi-j\) 　　所以等值面(等高線) \(f(x,y)=x^2-y=0\) 的在點 ...

圖像處理中使用的導數 copyright 版權所有，嚴禁抄襲，轉載需獲得本人授權,郵箱：zhaogoodwell@gmail 前言 　　工欲善其事必先利其器，在圖像處理中最常用的數學基礎有導數、 ...

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 ...