切平面上偏导数的方向。
偏导数的值是特殊切线的斜率。最陡的方向根据梯度确定,定义为:
注意,梯度是参数空间中的方向。可以轻松在二维平面中绘制出梯度,如下图所示:
f(x,y)的梯度。
综上所述,发现峰值的算法现在成为:
这就是所谓的梯度上升(gradient ascent)。如果要求函数最小值,就要沿负梯度的方向迈出一步,也就是下降最陡的方向:
切平面上偏导数的方向。
偏导数的值是特殊切线的斜率。最陡的方向根据梯度确定,定义为:
注意,梯度是参数空间中的方向。可以轻松在二维平面中绘制出梯度,如下图所示:
f(x,y)的梯度。
综上所述,发现峰值的算法现在成为:
这就是所谓的梯度上升(gradient ascent)。如果要求函数最小值,就要沿负梯度的方向迈出一步,也就是下降最陡的方向:
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