微分

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范数平方和之后还有根号的

xxxxxzxxxxxxxxxxxx

最终应该是分母是标量,分子还是一个向量吧

是啊,分子是向量。这里用粗体表示向量,分母是范数当然是标量。
一般就是这样去表示,你去一般paper也会这样写来简化。

红色的部分怎么解决呀?虽然结果是没有问题的

把0点删除就行吧,x = np.arange(0, 3, 0.1)[1:]


我的#@save有的module可以调用,有的就不行,求解

给大家整了个QQ交流群:623772059
欢迎一起来学习呀!


我按照文件代码走下来,出问题了!
这是啥问题额 :slightly_frowning_face:

我也遇到了你这样的问题,发现是ipython版本过高,教程里提到的方法不被支持了。所以我用了一个降低版本的方法,在对应的虚拟环境中运行“conda install ipyhon=7.20.0”,运行下来后就能显示图像了。但是也有风险,被提醒到可能与其他的包不兼容,但是目前来说没有发现问题。

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分子是一个标量,分母b是向量,硬要凑够20个字符好麻烦啊

下面 nemo 说的我觉得有道理。不过话说这个我也遇到了,但只是 warning 不影响运行吧,又不是 error

@save is not allowed annotation
用colab运行会这么报错

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新增import matplotlib_inline.backend_inline
将use_svg_display()方法中的函数改为matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats(‘svg’)

沐神的视频里是采用分子布局的导数,2.4.3介绍梯度时建议可能需要强调一下梯度向量以分母布局,尤其是例子中的结果,不然再看视频的时候很容易混淆。


数学很菜,如果说错了请见谅

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SORRY,好像不对,上面的做法比较正确,可以用下一章自动微分来算。

不对 x^2 求导么?。。。。。。。。。。。。。。。

第二个参数应该是切线函数吧 你这个是函数的导数

一语惊醒梦中人,因为输出为vector X,所以就算是grad后 应该也需要保证同样的维度值