关键词：
1、令L(x，y)=x²+3xy+y²+λ(x+y-100)∂L/∂x=2x+3y+λ=0，∂L/∂y=2y+3x+λ=0。得2x+3y+λ=2y+3x+λ，即x=y。
又x+y=100，所以x=y=50。所以函数有最大值12500。
2、∂f/∂x=2xy²，∂f/∂y=2x²y-2
所以梯度向量grad(x²y²-2y)=2xy²i+(2x²y-2)j
∂²f/∂x²=2y²，∂²f/∂x∂y=4xy，∂²f/∂y²=2x²，∂²f/∂y∂x=4xy。
矩阵就是(2y²，4xy；2x²，4xy) 参考技术A 第一个的梯度为a的转置，hessian matrix为0；第二个梯度为2a^Tax，hessian matrix为2a^Ta
梯度下降（gradientdescent）小结
...在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度 在微积分里面，对多元函数的... 查看详情
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梯度是啥？
...阶，有些楼梯两个台阶之间的高度差比较大，我们就说其梯度大；反之就其梯度小。在志愿填报中的梯度只表示两个或几个院校之间录取线差值的大小。考生地选报志愿时要注意使院校与专业之间形成合理的梯度，以免造成滑档... 查看详情
最优化梯度海塞矩阵
...向导数∂f/∂d<0，则d为f在x0处的下降方向 二、梯度 对于向量x,若每个偏导数 &part 查看详情
f（x）构建方程，梯度下降求偏导，损失函数确定偏导调整，激活函数处理非线性问题
目录F（x）构建方程28*28就是784个参数构建的方程；构建的方程是基于图像的矩阵 查看详情
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共轭梯度法(conjugategradient)详解
....线性方程组求解与二次函数求极小值转化最初，共轭梯度法是用来求解线性方程Ax=bAx=bAx=b的一种方法，特别是稀疏线性方程组迭代求解法里面最优秀的方法，其被称为线性共轭梯度法。后来，人们把这种... 查看详情
matlab如何求相关系数
...个值的所在行a和列b，反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度（即相关系数）。计算公式是：C(1,2)/SQRT(C(1,1)*C(2,2))，其中C表示矩阵[f,g]的协方差矩阵，假设f和g都是列向量（这两个序列的长度必须一样才能... 查看详情
matlab求矩阵的特征值和特征向量
参考技术A第一步matlab求矩阵的特征值和特征向量是用eig函数，可以在命令行窗口中输入helpeig，看一下eig函数用法第二步进去matlab命令行窗口，输入x=[363;748;687]，创建一个3行3列的矩阵第三步输入[m,n]=eig(x)，进行求x矩阵的特征值... 查看详情
d2l自动微分练习(代码片段)
...量或矩阵，会发生什么？4.重新设计一个求控制流梯度的例子，运行并分析结果。5.使f(x)=sin(x)f(x)=\\sin(x)f(x)=sin(x)，绘制f(x)f(x)f(x)和df(x)dx\\fracdf(x)dxdxdf(x)的图像，其中后者不使用f′(x)=cos(x)f'... 查看详情
特征向量怎么求
特征向量怎么求从定义出发，Ax=cx：A为矩阵，c为特征值，x为特征向量。 矩阵A乘以x表示，对向量x进行一次转换（旋转或拉伸）（是一种线性转换），而该转换的效果为常数c乘以向量x（即只进行拉伸）。 通常求特征值... 查看详情
图像梯度(opencv-c++)
文章目录图像梯度梯度图像梯度推导梯度算法（opencv）Sobel算子Scharr算子Laplacian算子图像梯度梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点... 查看详情
一个向量在xz平面的投影向量怎么求;unity有自带的方法吗
参考技术Af(x)在Xo处存在左导数,则当x->Xo负时,lim(f(x)-f(Xo))/(x-Xo)存在,所以当x->Xo负时,lim(f(x)-f(Xo))=0,即limf(x)=f(Xo)f(x)在Xo处存在右导数,则当x->Xo正时,lim(f(x)-f(Xo))/(x-Xo)存在,所以当x->Xo正时,lim(f(x)-f(Xo))=0,即limf(x)=f(Xo)说明,f(x)在X... 查看详情
matlab矩阵——2.4矩阵的特征值与特征向量
求矩阵的特征值与特征向量函数的调用格式有2种E=eig（A）：求矩阵A的全部特征值，构成向量E[X,D]=eig（A）：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并产生矩阵X，X各列是相应的特征向量 查看详情
grad是啥意思啊（数学类）
“梯度”的意思！对与一个标量来说，它的梯度等于：分别对x、y、z求偏导，最后得到一个矢量！参考技术A梯度，英文gradient的缩写。梯度得定义：在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向... 查看详情
梯度下降
(对最小二乘法和梯度下降的一些区别的理解： 1.最小二乘法可以直接求全局最优解 梯度下降法是一种迭代的求解局部最优解的方法 2.最小二乘法没有“优化”，只有“求解”。算是一个确定性问题。而梯度下降... 查看详情
(reviewcs231n)gradientvectorized
...都要进行一次完整的forward和backward，想要进行更新，需要梯度，所以你需要前馈样本，马上反向求导，得到梯度，然后根据求得的梯度进行权值微调，完成权值更新。 2.前馈得到损失，反馈得到梯度，对梯度的使用来完成权... 查看详情
优化算法总结
...点x_0的导数(梯度),切必过点(x_0,f(x_0)).所以迭代的方程式如图1,为了求该方程的极值点,还需要令其导数等于0,也就是又求了一次导数,所以需要用到f(x)的二阶导数.在最优化的问题中,牛顿法提 查看详情