對導數（梯度）傳播的理解（上）

導數的鏈式法則的理解，我參考了一篇 文章  hacker's guide to neural networks

var x = -2, y = 5,z=-4,h = 0.1;// whenever value of notation h was changeed, but the following derivateive value was not changed.

var i=1;
while (i<=10)
function derivative(x,y,z);
}function multiplygatederivative(x,y,h);
}function addgatederivative(x,y,h);
}function forwardmultiplygate(x, y) ;//乘法向前傳播
function forwardaddgate(a, b) ;//加法向前傳播
function forwardcircuit(x,y,z) ;	
function gradientcheck()

就以上**進行了優化

var x = -7, y = 6,z=-4,h = 0.1;// whenever value of notation h was changeed, but the following derivateive value was not changed.  

var i=1;  
while (i<=10)  
function derivative(x,y,z);  
}  function dermul(x,y);  
}  function deradd(x,y);  
}  function forwardmul(x, y) ;//乘法向前傳播  
function forwardadd(a, b) ;//加法向前傳播  
function forward(x,y,z) ;   
function gradientcheck()

方向導數與梯度的實質理解

我們先來玩乙個遊戲，假如你在一座山上，蒙著眼睛，但是你必須到達山谷中最低點的湖泊，你該怎麼辦？梯度可以幫助你完成這個遊戲。來自 introduction to gradient descent algorithm along with variants in machine learning 梯度和...

對方向導數和梯度的理解

在微積分課程中，我們知道函式在某一點的導數 微商 代表了函式在該點的變化率。微分和積分，它們的定義都是建立在極限的基礎上。對於單變數函式f x 它在x0處導數是 當x趨近於x0時，函式的改變量與自變數的改變量的比值的極限，即微商 導數 等於差商的極限 對於單變數函式，自變數只有乙個，當x趨近於x0時...

梯度與導數的關係

梯度可謂是多元函式中乙個基本的名詞。它的物理意義我們都很清楚或者教材也都會介紹 方向指向數值增長最快的方向，大小為變化率。通過這個性質也說明梯度是有方向和大小的向量。通過梯度的定義我們發現，梯度的求解其實就是求函式偏導的問題，而我們高中所學的導數在非嚴格意義上來說也就是一元的 偏導 通過這一點我們自...