函式 z=f(x,y) 表示空間曲面 s, 則點 p(x0, y0,z0) 在 s 上, 過點 p 和 p0 的 u 方向的垂直平面交 s 於曲線 c, f 沿方向 u 的變化率是 c 在點 p 的切線的斜率, 觀察下面動畫:
當 u 與 ▽f 同方向時, 函式 f 增加最快, 類似, 反方向減少最快.。而正交於梯度的方向 u 是 f 變化率為 0 的方向。
函式 f(x) = x^2/2+y^2/2 在 (1,1) 增加最快的方向梯度的方向, 它對應於在點 (1,1,1) 在曲面上最陡峭的方向。
其中紅色射線表示梯度。
函式 f(x,y) 的定義域的每個點 (x0,y0)(x0,y0), f 的梯度正交於過 (x0,y0)(x0,y0) 的等高線.
建立互動等高線,把法線顯示為乙個點:
一些重要的性質:
通俗理解 梯度下降法(一) 數學基礎
什麼是梯度下降 梯度下降法 gradient descent 是一種常見的一階 first order 優化方法,是求解無約束優化問題最簡單 最經典的方法之一。所謂的一階方法就是僅使用目標函式的一階導數,不利用其高階導數。那什麼是無約束優化問題呢?舉個例子,在一元函式法f x 的影象中,求無約束最優...
機器學習中的數學 梯度和梯度下降
機器學習中的大部分問題都是優化問題,而絕大部分優化問題都可以使用梯度下降法處理,那麼搞懂什麼是梯度,什麼是梯度下降法就非常重要!這是基礎中的基礎,也是必須掌握的概念!提到梯度,就必須從導數 derivative 偏導數 partial derivative 和方向導數 directional der...
梯度下降理解
第二天系統學習。1.設損失函式為j 希望將這個函式最小化,通過梯度下降方法找到最優解。這裡應該有些假設,這個函式是凸函式。以兩個引數為例,隨機乙個點開始,開始下山,對於這個點到最底部,最好的方式就是切線方向,這個方向下降最快,就像圖中紅色 每次按照藍色切線箭頭以一定的長度往下走,當走到最低點是停止。...