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  • 偏导数和导数的区别
    2022-03-17 19:51:58

    机器学习:导数与偏导数

    导数和偏导数没有本质区别,都是当自变量的变化趋于0时,函数值的变化量与自变量变化量的比值的极限(如果极限存在的话)。

    一元函数,一个y对应一个x,导数只有一个。

    二元函数,一个z对应一个x和一个y,有两个导数:一个z对x的导数,一个z对y的导数,也叫做偏导数。

    求偏导数时要注意,对一个变量求导,另一个变量视为常数,只对改变量求导,从而将偏导数的求解转化为了一元函数的求解。

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    1.导数

    导数定义: 反应的是函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) 在某一点处沿着自变量 x x x 的正方向(即: x x x 轴正方向)的变化率。

    导数公式:

    函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) x 0 x_0 x0 点的导数记作 f ′ ( x 0 ) f'(x_0) f(x0),则 f ′ ( x 0 ) f'(x_0) f(x0)为:
    f ′ ( x 0 ) = lim ⁡ Δ x → 0 Δ y Δ x = lim ⁡ Δ x → 0 f ( x 0 + Δ x ) − f ( x 0 ) Δ x f' (x_0) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x_0 + \Delta x) - f(x_0)}{\Delta x} f(x0)=Δx0limΔxΔy=Δx0limΔxf(x0+Δx)f(x0)

    几何意义: 函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) x 0 x_0 x0 点的导数 f ′ ( x 0 ) f'(x_0) f(x0) 表示函数曲线在点 P 0 ( x 0 , f ( x 0 ) ) P_0(x_0, f(x_0)) P0(x0,f(x0)) 处的切线的斜率【导数的几何意义是该函数曲线在这一点 P 0 ( x 0 , f ( x 0 ) ) P_0(x_0, f(x_0)) P0(x0,f(x0)) 上的切线斜率】。

    2.偏导数

    偏导数定义: 以二元函数为例,反应的是函数 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y) 在某一点处沿着某个坐标轴正方向(即:沿着 x x x 轴正方向或者沿着 y y y 轴正方向)的变化率。

    偏导数公式:

    以二元函数 z = f ( x , y ) z=f(x, y) z=f(x,y) 为例:
    函数 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y) ( x 0 , y 0 ) (x_0, y_0) (x0,y0) 点处对 x x x 的偏导数记作 ∂ z ∂ x \frac{\partial z}{\partial x} xz(又可记作: ∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial x} xf , z x z_x zx f x ( x , y ) f_x(x,y) fx(x,y)),则 ∂ z ∂ x \frac{\partial z}{\partial x} xz 为:

    ∂ z ∂ x = lim ⁡ Δ x → 0 f ( x 0 + Δ x , y 0 ) − f ( x 0 , y 0 ) Δ x \frac{\partial z}{\partial x} = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x_0 + \Delta x, y_0) - f(x_0, y_0)}{\Delta x} xz=Δx0limΔxf(x0+Δx,y0)f(x0,y0)

    函数 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y) ( x 0 , y 0 ) (x_0, y_0) (x0,y0) 点处对 y y y 的偏导数记作 ∂ z ∂ y \frac{\partial z}{\partial y} yz(又可记作: ∂ f ∂ y \frac{\partial f}{\partial y} yf , z y z_y zy f y ( x , y ) f_y(x,y) fy(x,y)),则 ∂ z ∂ y \frac{\partial z}{\partial y} yz 为:

    ∂ z ∂ y = lim ⁡ Δ y → 0 f ( x 0 , y 0 + Δ y ) − f ( x 0 , y 0 ) Δ y \frac{\partial z}{\partial y} = \lim_{\Delta y \to 0} \frac{f(x_0, y_0 + \Delta y) - f(x_0, y_0)}{\Delta y} yz=Δy0limΔyf(x0,y0+Δy)f(x0,y0)

    注: 导数与偏导数本质是⼀致的,都是当⾃变量的变化趋于0时,函数值的变化与⾃变量的变化,它们两者之间⽐值的极限。

    3.方向导数

    在前⾯导数偏导数的定义中,均是沿坐标轴正⽅向讨论函数的变化率。那么当我们讨论函数沿任意⽅向的变化率时,也就引出了⽅向导数的定义。

    方向导数: 反应的是函数 y y y 在某一点 x 0 x_0 x0 处沿着特定方向(不一定是 x x x 轴正方向了)的变化率。

    4.梯度

    梯度的提出只为了回答一个问题:函数在变量空间的某一点处,沿着哪个方向有最大的变化率?
    梯度的定义如下:函数在某一点的梯度是这样的一个向量,它的方向与最大方向导数的方向一致,而它的大小为方向导数的最大值。

    注意:
    1)梯度是一个向量,即有方向有大小;
    2)梯度的方向就是最大方向导数的方向,即:函数增长最快的方向。
    3)梯度的值,就是最大方向导数的值。

    区别: 偏导数只能对坐标轴某一方向求导数,方向倒数可以对自变量定义域内任意方向求导,而梯度是方向方向导数值取最大的一个特殊情况。

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  • 导数偏导

    千次阅读 2021-08-22 15:11:49
    导数2 偏导数2.1 多变量函数2.2 偏导数3 多变量函数的最小值条件4 参考资料 1. 导数 函数 y=f(x)y=f(x)y=f(x) 的导函数f′(x)f'(x)f′(x)的定义如下所示: 该公式是指,当 ∆x∆x∆x 无限接近0时,f′(x)f'(x)f′...

    1. 导数

    函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) 的导函数 f ′ ( x ) f'(x) f(x)的定义如下所示:
    在这里插入图片描述
    该公式是指,当 ∆ x ∆x x 无限接近0时, f ′ ( x ) f'(x) f(x)最接近的值是多少。

    例如:

    f ( x ) = 3 x f(x) = 3x f(x)=3x 时,
    在这里插入图片描述

    f ( x ) = x 2 f (x) = x^2 f(x)=x2 时,
    在这里插入图片描述
    常用的求导公式有:
    ( k ) ′ = 0 、 ( k x ) ′ = k 、 ( x k ) ′ = k x k − 1 、 ( e x ) ′ = e x 、 ( e − x ) ′ = − e − x (k)'=0、(kx)'=k、(x^k)'=kx^{k-1}、(e^x)'=e^x、(e^{-x})'=-e^{-x} (k)=0(kx)=k(xk)=kxk1(ex)=ex(ex)=ex(k为常数)

    另一种表示方法:
    f ′ ( x ) = d y d x f'(x) = \frac{dy}{dx} f(x)=dxdy

    由于导函数 f ′ ( x ) f'(x) f(x) 表示切线斜率,故:当函数f(x)在x = a处取得最小值时,f’(a) = 0。

    2 偏导数

    2.1 多变量函数

    有两个以上的自变量的函数称为多变量函数。
    在这里插入图片描述

    2.2 偏导数

    求导的方法也同样适用于多变量函数的情况。但是,由于有多个变量,所以必须指明对哪一个变量进行求导。在这个意义上,关于某个特定变量的导数就称为偏导数

    例如,让我们来考虑有两个变量 x、y 的函数 z = f(x, y)。只看变量 x, 将 y 看作常数来求导,以此求得的导数称为“关于 x 的偏导数”

    在这里插入图片描述

    3 多变量函数的最小值条件

    光滑的单变量函数 y = f (x) 在点 x 处取得最小值的必要条件是导函数在该点取值 0,这个事实对于多变量函数同样适用。例如对于有两个变量的函数,可以如下表示。在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    根据上述 (1),函数取得最小值的必要条件是 x = 0,y = 0。此时函数值 z 为 0。由于 z = x 2 + y 2 ≥ 0 z = x^2 + y^2 ≥ 0 z=x2+y20,所以我们知道这个函数值 0 就是最小值。

    4 参考资料

    《深度学习的数学》

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  • 前言  机器学习中的大部分问题都是优化问题,而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理,那么搞懂什么是梯度,什么是... 提到梯度,就必须从导数(derivative)、偏导数(partial derivative)方向导数(dir...

    转自:https://www.cnblogs.com/lingjiajun/p/9895753.html

    前言
     机器学习中的大部分问题都是优化问题,而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理,那么搞懂什么是梯度,什么是梯度下降法就非常重要!这是基础中的基础,也是必须掌握的概念!
     提到梯度,就必须从导数(derivative)、偏导数(partial derivative)和方向导数(directional derivative)讲起,弄清楚这些概念,才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数,并熟练掌握梯度下降法(Gradient Descent)。

    本文主要记录我在学习机器学习过程中对梯度概念复习的笔记,主要参考《高等数学》《简明微积分》以及维基百科上的资料为主,文章小节安排如下:
     1)导数
     2)导数和偏导数
     3)导数与方向导数
     4)导数与梯度
     5)梯度下降法

    导数
     一张图读懂导数与微分:
      在这里插入图片描述

    这是高数中的一张经典图,如果忘记了导数微分的概念,基本看着这张图就能全部想起来。
     导数定义如下:
      在这里插入图片描述

    反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。再强调一遍,是函数f(x)在x轴上某一点处沿着x轴正方向的变化率/变化趋势。直观地看,也就是在x轴上某一点处,如果f’(x)>0,说明f(x)的函数值在x点沿x轴正方向是趋于增加的;如果f’(x)<0,说明f(x)的函数值在x点沿x轴正方向是趋于减少的。

    这里补充上图中的Δy、dy等符号的意义及关系如下:
     Δx:x的变化量;
     dx:x的变化量Δx趋于0时,则记作微元dx;
     Δy:Δy=f(x0+Δx)-f(x0),是函数的增量;
     dy:dy=f’(x0)dx,是切线的增量;
     当Δx→0时,dy与Δy都是无穷小,dy是Δy的主部,即Δy=dy+o(Δx).

    导数和偏导数
     偏导数的定义如下:
      在这里插入图片描述

    可以看到,导数与偏导数本质是一致的,都是当自变量的变化量趋于0时,函数值的变化量与自变量变化量比值的极限。直观地说,偏导数也就是函数在某一点上沿坐标轴正方向的的变化率。
     区别在于:
     导数,指的是一元函数中,函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率;
     偏导数,指的是多元函数中,函数y=f(x1,x2,…,xn)在某一点处沿某一坐标轴(x1,x2,…,xn)正方向的变化率。

    导数与方向导数
     方向导数的定义如下:
      在这里插入图片描述

    在前面导 数和偏导数的定义中,均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当我们讨论函数沿任意方向的变化率时,也就引出了方向导数的定义,即:某一点在某一趋近方向上的导数值。
     通俗的解释是:
     我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率(即偏导数),而且还要设法求得函数在其他特定方向上的变化率。而方向导数就是函数在其他特定方向上的变化率。

    导数与梯度
     梯度的定义如下:
      在这里插入图片描述

    梯度的提出只为回答一个问题:
     函数在变量空间的某一点处,沿着哪一个方向有最大的变化率?
     梯度定义如下:
     函数在某一点的梯度是这样一个向量,它的方向与取得最大方向导数的方向一致,而它的模为方向导数的最大值。
     这里注意三点:
     1)梯度是一个向量,即有方向有大小;
     2)梯度的方向是最大方向导数的方向;
     3)梯度的值是最大方向导数的值。

    导数与向量
     提问:导数与偏导数与方向导数是向量么?
     向量的定义是有方向(direction)有大小(magnitude)的量。
     从前面的定义可以这样看出,偏导数和方向导数表达的是函数在某一点沿某一方向的变化率,也是具有方向和大小的。因此从这个角度来理解,我们也可以把偏导数和方向导数看作是一个向量,向量的方向就是变化率的方向,向量的模,就是变化率的大小。
     那么沿着这样一种思路,就可以如下理解梯度:
     梯度即函数在某一点最大的方向导数,函数沿梯度方向函数有最大的变化率。

    梯度下降法
     既然在变量空间的某一点处,函数沿梯度方向具有最大的变化率,那么在优化目标函数的时候,自然是沿着负梯度方向去减小函数值,以此达到我们的优化目标。
     如何沿着负梯度方向减小函数值呢?既然梯度是偏导数的集合,如下:
      在这里插入图片描述

    同时梯度和偏导数都是向量,那么参考向量运算法则,我们在每个变量轴上减小对应变量值即可,梯度下降法可以描述如下:
      在这里插入图片描述

    以上就是梯度下降法的由来,大部分的机器学习任务,都可以利用Gradient Descent来进行优化。

    总结:

    1.导数定义: 导数代表了在自变量变化趋于无穷小的时候,函数值的变化与自变量的变化的比值。几何意义是这个点的切线。物理意义是该时刻的(瞬时)变化率。

    注意:在一元函数中,只有一个自变量变动,也就是说只存在一个方向的变化率,这也就是为什么一元函数没有偏导数的原因。
    (derivative)

    2.偏导数: 既然谈到偏导数,那就至少涉及到两个自变量。以两个自变量为例,z=f(x,y),从导数到偏导数,也就是从曲线来到了曲面。曲线上的一点,其切线只有一条。但是曲面上的一点,切线有无数条。而偏导数就是指多元函数沿着坐标轴的变化率。
    注意:直观地说,偏导数也就是函数在某一点上沿坐标轴正方向的的变化率。
    (partial derivative)

    3.方向导数: 在某点沿着某个向量方向上的方向导数,描绘了该点附近沿着该向量方向变动时的瞬时变化率。这个向量方向可以是任一方向。

    方向导数的物理意义表示函数在某点沿着某一特定方向上的变化率。
    注意:导数、偏导数和方向导数表达的是函数在某一点沿某一方向的变化率,也是具有方向和大小的。
    (directional derivative)

    4.梯度: 函数在给定点处沿不同的方向,其方向导数一般是不相同的。那么沿着哪一个方向其方向导数最大,其最大值为多少,这是我们所关心的,为此引进一个很重要的概念: 梯度。

    5.梯度下降
    在机器学习中往往是最小化一个目标函数 L(Θ),理解了上面的内容,便很容易理解在梯度下降法中常见的参数更新公式:

    Θ = Θ − γ ∂ L ∂ Θ
    通过算出目标函数的梯度(算出对于所有参数的偏导数)并在其反方向更新完参数 Θ ,在此过程完成后也便是达到了函数值减少最快的效果,那么在经过迭代以后目标函数即可很快地到达一个极小值。

    6.In summary:
    概念   物理意义
    导数   函数在该点的瞬时变化率
    偏导数  函数在坐标轴方向上的变化率
    方向导数 函数在某点沿某个特定方向的变化率
    梯度   函数在该点沿所有方向变化率最大的那个方向

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