梯度的几何意义

在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅可比

几何意义 导数的几何意义是函数图像上对应点的切线的斜率;而次导数的几何意义是函数图在对应点的支撑直线(一维支撑超平面)的斜率。次梯度 次导数和次微分的概念可以推广到多元函数。如果f:U→R是一个实变量凸函数,定义在欧几里得空间

2.4 梯度下降法 26 2.4.1 梯度的解析意义 27 2.4.2 梯度的几何意义 29 2.4.3 梯度的物理意义 29 2.4.4 梯度下降法代码实现 29 2.5 牛顿法 30 2.6 机器学习模型统一结构 31 2.7 正则化 33

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