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? ? ? ?話說程序員有三大浪漫，圖形學(xué)，編譯原理，操作系統(tǒng)，說到這里，可能搞深度學(xué)習(xí)的要跳出來反駁. 這三大浪漫正確與否其實(shí)并不重要，重要的是這種說法側(cè)面反映了學(xué)習(xí)圖形學(xué)的難度. 圖形學(xué)之所以有難度，是因?yàn)樗幸欢ǖ臄?shù)學(xué)門檻. 一提到數(shù)學(xué)，大家腦海中肯
反向傳播（back propagation）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，其作用是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)參數(shù)對(duì)損失函數(shù)的影響，從而進(jìn)行參數(shù)更新，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。 具體來說，反向傳播算法首先通過 前向傳播 計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，并與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，得到
本節(jié)目錄 本節(jié)內(nèi)容 一、極限 1、數(shù)列極限 數(shù)列極限：設(shè){xn}為一個(gè)實(shí)數(shù)列，A為一個(gè)定數(shù)。若對(duì)任意給定的ε0，總存在正整數(shù)N,使得當(dāng)nN時(shí)，有|xn-A|ε,則稱數(shù)列{xn}收斂于A，定數(shù)A稱為數(shù)列{xn}的極限，記作: 也就是說，當(dāng)n趨近于無窮大時(shí)，數(shù)列{xn}的極限等于或趨于A。若數(shù)列{xn}沒
目錄 1.多項(xiàng)式微分與積分 1.1 微分 1.2 多項(xiàng)式微分 1.3 如何正確的使用Matlab? 1.3.1 Matlab表達(dá)多項(xiàng)式 1.3.2? polyval() 多項(xiàng)式求值 ?1.3.3 polyder()多項(xiàng)式微分 1.4 多項(xiàng)式積分 1.4.1 如何正確表達(dá) 1.4.2 polyint() 多項(xiàng)式積分 2.數(shù)值的微分與積分 2.1 數(shù)值微分 ?2.2 diff() 計(jì)算差值 ??2.3 誤差的準(zhǔn)確
導(dǎo)數(shù)說完了就可以說微分了。還是看圖中過A點(diǎn)的切線，其與豎直虛線相交于C點(diǎn)。其中CD段的距離可以表示為 C D = k ? Δ x CD = k cdot Delta x\\\\ C D = k ? Δ x 這里的系數(shù)k是一個(gè)不為零的常數(shù)。原因很簡(jiǎn)單，假設(shè)這條切線與x軸的夾角為 θ theta θ （圖中沒有畫出），那么根據(jù)三角函
在一個(gè)粗糙的平面上，有一個(gè)質(zhì)量為 1 kg 1text{kg} 1 kg 的小木塊，小木塊的初速度為 0 0 0 ，小木塊與平面的動(dòng)摩擦因數(shù) μ = 0.2 mu=0.2 μ = 0.2 。有一個(gè)拉力 F F F 拉動(dòng)小木塊從左往右移動(dòng)，拉力 F F F 與時(shí)間 t t t 的關(guān)系為 F = 0.3 t 2 ? 2.4 t + 5.6 F=0.3t^2-2.4t+5.6 F = 0.3 t 2 ? 2.4 t + 5.6 。
微分 函數(shù)的微分是指對(duì) 函數(shù)的局部變化的一種線性描述 。微分可以近似地描述當(dāng)函數(shù)自變量的取值作足夠小的改變時(shí)，函數(shù)的值是怎樣改變的。。對(duì)于函數(shù) y = f ( x ) y = f(x) y = f ( x ) 的微分記作： d y = f ′ ( x ) d x d_y = f^{\\\'}(x)d_x d y ? = f ′ ( x ) d x ? 微分和導(dǎo)數(shù)的區(qū)別在于：
幾何級(jí)數(shù)（等比級(jí)數(shù)） ∑ n = 0 ∞ a q n = a + a q + a q 2 + ? ? ? + a q n + ? ? ? ( a ≠ 0 ) s n = a + a q + a q 2 + ? ? ? + a q n ? 1 = a ? 1 ? q n 1 ? q { ∣ q ∣ 1 , 級(jí) 數(shù) 收 斂 ∣ q ∣ 1 , 級(jí) 數(shù) 發(fā) 散 q = 1 , S n = n a → ∞ 級(jí) 數(shù) 發(fā) 散 q = ? 1 , S n = { a , n 為 奇 數(shù) 0 , n 為 偶 數(shù) ， 所
鏈?zhǔn)椒▌t (Chain Rule)是微積分最強(qiáng)大的法則之一。這個(gè)法則處理的是 復(fù)合函數(shù) (Composite Functions)的導(dǎo)數(shù)問題。 復(fù)合函數(shù):? 以另一種方式將兩個(gè)函數(shù)組合起來的函數(shù)。正式定義： 令 f? 和 g? 分別為兩個(gè)函數(shù)，函數(shù)( f 。 g )( x ) =? f? ( g ( x ))稱為 f? 與 g? 的復(fù)合函數(shù)。復(fù)合函數(shù)
Hi, 大家好。我是茶桁。 我們上節(jié)課學(xué)習(xí)了鏈?zhǔn)椒▌t，本節(jié)課，我們要學(xué)習(xí)「偏導(dǎo)數(shù)」和「方向?qū)?shù)」。 偏導(dǎo)數(shù)在導(dǎo)論課里面也提到過。偏導(dǎo)數(shù)針對(duì)多元函數(shù)去講的。 多元函數(shù)是什么，我們拿個(gè)例子來看： 多元函數(shù)： y =
