Tensorflow 深度学习笔记(二)梯度下降法
2020年2月19日12:54:18 导数、偏导数、方向导数、梯度 导数,指的是一元函数中,函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率; 偏导数,指的是多元函数中,函数y=f(x1,x2,...,xn)在某一点处沿某一坐标轴(x1,x2,...,xn)正方向的变化率。 方向导数, 某一点在某一趋近方向上的导数值。 梯度,函数在某一点的梯度是这样一个向量,它的方向与取得最大方向导数的方向一致,而它的模为方向导数的最大值。 梯度的提出只为回答一个问题: 函数在变量空间的某一点处,沿着哪一个方向有最大的变化率? (eg.三维曲面上某一点处有不同的方向,每个方向对应一个方向导数,而这个最大的方向导数就是梯
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