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Tensorflow 深度学习笔记（二）梯度下降法
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：2020年2月19日12:54:18
导数、偏导数、方向导数、梯度
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。
方向导数， 某一点在某一趋近方向上的导数值。
梯度，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。
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？
（eg.三维曲面上某一点处有不同的方向，每个方向对应一个方向导数，而这个最大的方向导数就是梯
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