3.3.5 倾角本身如何改变

内容与核心概念

前一页有许多入口和许多出口。
为了了解误差表面的曲线,要检查衍生物。第二个衍生物的表格称为Gessa 矩阵。
表面f=x2+3y2。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
生产梯度是一个矩阵
赫西安拥有第二种私人衍生物:
H
f
(
x
)
=
[
∂
2
f
/
∂
x
1
2
⋯
∂
2
f
/
∂
x
1
∂
x
n
⋮
⋱
⋮
∂
2
f
/
∂
x
n
∂
x
1
⋯
∂
2
f
/
∂
x
n
2
]
.
H_f(x)=
\begin{bmatrix}
\partial^2f/\partial x_1^2&\cdots&\partial^2f/\partial x_1\partial x_n\\
\vdots&\ddots&\vdots\\
\partial^2f/\partial x_n\partial x_1&\cdots&\partial^2f/\partial x_n^2
\end{bmatrix}.
H
f
​
(
x
)
=
​
∂
2
f
/
∂
x
1
2
​
⋮
∂
2
f
/
∂
x
n
​
∂
x
1
​
​
⋯
⋱
⋯
​
∂
2
f
/
∂
x
1
​
∂
x
n
​
⋮
∂
2
f
/
∂
x
n
2
​
​
​
.
如果混合的第二衍生物是连续的,则赫森对称。
f
(
z
+
δ
)
≈
f
(
z
)
+
∇
f
(
z
)
T
δ
+
1
2
δ
T
H
f
(
z
)
δ
.
f(z+\delta)\approx
f(z)+\nabla f(z)^T\delta+\frac{1}{2}\delta^TH_f(z)\delta.
f
(
z
+
δ
)
≈
f
(
z
)
+
∇
f
(
z
)
T
δ
+
2
1
​
δ
T
H
f
​
(
z
)
δ
.
用于
f
=
x
2
+
3
y
2
f=x^2+3y^2
f
=
x
2
+
3
y
2
:
H
=
[
2
0
0
6
]
.
H=\begin{bmatrix}2&0\\0&6\end{bmatrix}.
H
=
[
2
0
​
0
6
​
]
.
准标
z
=
[
2
,
1
]
T
z=[2,1]^T
z
=
[
2
,
1
]
T
,
δ
=
[
0.01
,
0.02
]
T
\delta=[0.01,0.02]^T
δ
=
[
0.01
,
0.02
]
T
第二排等于
1
2
δ
T
H
δ
=
1
2
(
2
⋅
0.01
2
+
6
⋅
0.02
2
)
=
0.0013.
\frac12\delta^TH\delta
=\frac12\left(2\cdot0.01^2+6\cdot0.02^2\right)
=0.0013.
2
1
​
δ
T
Hδ
=
2
1
​
(
2
⋅
0.0
1
2
+
6
⋅
0.0
2
2
)
=
0.0013.
这是有多少线性预测缺失。 因为函数是二次的, 没有第三级和更高级的成员, 所以第二级模型是准确的 。
海珊对未出生未出生的固定点进行分类
固定点
∇
f
=
0
\nabla f=0
∇
f
=
0
方形符号
δ
T
H
δ
\delta^TH\delta
δ
T
Hδ
确定本地图片 :
积极具体
H
H
H
规定了严格的当地最低限额;
负
H
H
H
(a) 规定严格的当地最高限额;
{\fn黑体\fs22\bord1\shad0\3aHBE\4aH00\fscx67\fscy66\2cHFFFFFF\3cH808080}伊金价值给一个马鞍
嗯,哦。
x
2
+
3
y
2
x^2+3y^2
x
2
+
3
y
2
2和6是正数。
x
2
−
y
2
x^2-y^2
x
2
−
y
2
H
=
diag
⁡
(
2
,
−
2
)
,
H=\operatorname{diag}(2,-2),
H
=
diag
(
2
,
−
2
)
,
因此,在一个方向上,函数增长,而在另一个方向,函数丧失:开始是马鞍,尽管梯度为零。
不完全分析半决半决
职能职能职能职职职职能职能
x
4
x^4
x
4
和
−
x
4
-x^4
−
x
4
零中相同
f
′
(
0
)
=
0
,
f
′
′
(
0
)
=
0
,
f'(0)=0,\qquad f''(0)=0,
f
′
(
0
)
=
0
,
f
′′
(
0
)
=
0
,
但第一个是最低的,第二个是最高的, 零赫森没有看到第一个非零的公鸡 第四个顺序, 所以第二个顺序测试 零电子元值可能是未经授权的。
最大和最小正值的egenvalue 方形比例说明了条件。
H
=
diag
⁡
(
2
,
6
)
H=\operatorname{diag}(2,6)
H
=
diag
(
2
,
6
)
更冷却的方向限制了梯度下降的总体稳定步骤,而更平坦的下降速度可能较慢。
牛顿级使用本地平方模型
将二级模式最小化
δ
\delta
δ
, 收到条件
∇
f
+
H
δ
=
0
,
H
δ
=
−
∇
f
.
\nabla f+H\delta=0,
\qquad H\delta=-\nabla f.
∇
f
+
Hδ
=
0
,
Hδ
=
−
∇
f
.
点点
(
2
,
1
)
(2,1)
(
2
,
1
)
:
[
2
0
0
6
]
δ
=
−
[
4
6
]
,
δ
=
[
−
2
,
−
1
]
T
.
\begin{bmatrix}2&0\\0&6\end{bmatrix}
\delta=-\begin{bmatrix}4\\6\end{bmatrix},
\qquad \delta=[-2,-1]^T.
[
2
0
​
0
6
​
]
δ
=
−
[
4
6
​
]
,
δ
=
[
−
2
,
−
1
]
T
.
第一步正好是开始,因为所审查的函数本身是一个正的四边形。 对于完全非电流损失的赫西安人来说,它可以是无限期的、条件差的,也可以是沿着步骤变化的;没有人能保证一个确切的过渡。
重赫西安为
P
P
P
包含参数 :
P
2
P^2
P
2
如果车辆不是车辆的一部分,该车辆必须具备下列条件:
P
=
10
6
P=10^6
P
=
1
0
6
这是
10
12
10^{12}
1
0
12
大型模型使用赫森矢量产品 方位法或结构法 而不是存储全部阵列
在实验室,放大。
b
/
a
b/a
b
/
a
椭圆会变成, 一个常见的梯度步骤将更局限于冷却轴。 负系数是实验室有意不接受的: 马鞍是分开显示的, 没有假显示“ 影响 ” 。
g = [4, 6]
H = [[2, 0], [0, 6]]
newton_delta = [-g[0]/H[0][0], -g[1]/H[1][1]]
assert newton_delta == [-2, -1]
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
第二种衍生物描述的是倾角的变化。它们不是最错误的,也没有证明神经网的质量。
变化正在通过链条。 这个问题如何继续产生结果?
第03章Python实例
学术基础