在向量中求各个方向的梯度下降:
Gradients and Directional Derivatives假设F(x,y) = x^2 * y^3,
则梯度在x,y方向则是分别对x.y做偏微分:
因此当我们带入一个点时就可以得知这个点在梯度上的走势:
当我们做偏微分的时候其实是在计算之后带入的点x何y分别的走向,
所以假设今天有一个单位向量v = [a,b],且要用f(x,y)去预测走势时:
即可带入公式,也就是用项v跟f(x,y)的偏微分作内积,至于为什么作内积下一篇会讲:
最后的结果就是向量的校正值。
例题
忘了先发这篇...就发Q&A了 赶快偷补