已知函数，怎么求梯度。 已知梯度怎么求函数。

函数的偏导数组成的向量即梯度

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已知梯度求原函数

可参见:格林公式那章。

如何用梯度下降法求函数y = c+((1-c)/(1+exp(-1.7*a*(x-b))))中的参数a，b，c，已知x和y？

给的条件有点少，我多点假设。

已知X,Y，我认为是已知给定X输入和对应期望的Y输出。

对于优化目标函数，也就是最后的训练误差函数，视为最简单的实际输出Y'和期望输出Y的均方差。

已知学习率n（可以自行设置）。

假设输出层激活函数为线性。

1.设置初始的a,b,c（任取）

2.计算实际的Y'输出

3.根据期望Y和实际Y'，得到对应的均方差J

4.使用误差函数J对a,b,c分别求偏导（链式法则），并代值计算出数字

5.对初始的a,b,c减去（学习率*对应的偏导），得到新的a,b,c

6.重复第二步，迭代一定的轮数或误差小于一个期望值。

7.输出a,b,c.

求函数的梯度 如何求一个多元函数的梯度?请详细说明,最好举个例子

如：z=x+y

则：z的梯度为：（dz/dx,dz/dy）=(1,1),即由多元函数的各一阶导数构成的向量：

求函数的梯度

关键是理解梯度的定义：

f（x1，x2）的梯度为（A,B）

其中A表示f对x1求偏导数。

B表示f对x2求偏导数。

按照这个定义不难求得

函数F（X）=x1^2-x2^2/2+4+x1

的梯度为

（2

x1

+

1，-x2）

所以函数F（X）=x1^2-x2^2/2+4+x1

在点X=（3,2）^T处的梯度是

（7，-2）

函数梯度怎么求

设二元函数f(x，y),对于每一个点P（x，y）都可定出一个向量fx(x，y)i+fy(x，y)j，该函数就称为函数f(x，y)在点P的梯度。函数梯度本意是指一个向量（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，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

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