我們一起玩AI 5 —— 偏導(dǎo)數(shù)與梯度下降
明日麗ASRay
發(fā)布于 云南 2019-09-09 · 2.6w瀏覽 1贊

5秒導(dǎo)讀,本文將講述偏導(dǎo)數(shù),梯度,方向?qū)?shù),與線性回歸權(quán)重向量θ的求法

大家好,我是玩ai時(shí)長兩年半的個(gè)人程序猿ASRay,喜歡讀,寫,編程,數(shù)學(xué)....板磚!


要理解什么是偏導(dǎo)數(shù),就必須先明白“雞你太美”的奧義,這可不是瞎扯!因?yàn)槠珜?dǎo)數(shù)指的是多元函數(shù)對(duì)某個(gè)自變量如yx的導(dǎo)數(shù),而雞的眼睛長在側(cè)邊,當(dāng)雞看一個(gè)立體的函數(shù),它只能看見一個(gè)面,所以雞眼多元函數(shù)的導(dǎo)數(shù)正是偏導(dǎo)數(shù)!

   


不過在開始偏導(dǎo)數(shù)前我們先回顧一下線性回歸的內(nèi)容

線性回歸,總結(jié)下來其實(shí)非常簡(jiǎn)單,為了根據(jù)工作年限等預(yù)測(cè)工資,我們把收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)畫在坐標(biāo)中,然后用一條直線去擬合所有點(diǎn),只要直線到點(diǎn)的平均距離足夠近,那么我們的直線就能通過已知數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未知


圖中,黑點(diǎn)為真實(shí)數(shù)據(jù),紅點(diǎn)為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),直線方程為y=kx+b。

而到了空間中,“直線”方程則變?yōu)橄蛄奎c(diǎn)乘:


為了找到適合的θ值,我們通過距離公式寫下代價(jià)函數(shù)(圖中藍(lán)線的平均距離)

只要求出使該函數(shù)取得最小值的θ,那么我的線性回歸則大功告成!(如果不太理解請(qǐng)回看第3期)

 

總結(jié)到此為止,讓我們開始偏導(dǎo)的內(nèi)容,music! 雞你太美!雞你實(shí)在是太美!別取關(guān),我們認(rèn)錯(cuò)!

之前我們習(xí)慣的的函數(shù),都是單變量函數(shù),比如y=2x, y=sinx等,但是其實(shí)函數(shù)可以有不止一個(gè)變量,比如褲襠函數(shù)(這名字我取的,至于為啥看圖):


之前我們說過,函數(shù)的導(dǎo)數(shù)表示函數(shù)切線的斜率也即函數(shù)變化的快慢,那么什么是偏導(dǎo)數(shù)?——偏的導(dǎo)數(shù),也就是某個(gè)方向的導(dǎo)數(shù)!考慮f(x,y),由于決定函數(shù)值的自變量不止一個(gè),所以函數(shù)值的變化,會(huì)從不同方向進(jìn)行,考慮一下爬山,假設(shè)你站在山頂準(zhǔn)備下山,是不是每個(gè)方向的陡峭程度都不相同?

OK,讓我們從簡(jiǎn)單的開始,比如x軸方向的斜率,如果我們把任意固定y=b帶入函數(shù),那么函數(shù)的變量自然就少了一個(gè)(可以看作對(duì)著函數(shù)圖像切一刀),這時(shí)候x軸方向的斜率只需要當(dāng)作單元函數(shù)處理就行。

如果用極限定義導(dǎo)數(shù),那么f(x,y)對(duì)x的偏導(dǎo)為:

而用“套路”求導(dǎo)時(shí),求對(duì)x的偏導(dǎo),只需要把y看作常數(shù)就行,至于對(duì)y的偏導(dǎo),只需要把x當(dāng)常數(shù)就行!看見了吧,眼睛長在側(cè)面,自有他的好處,雞不但美,還能自動(dòng)做偏導(dǎo)!

        特別的,我們把

由f(x,y)對(duì)x和對(duì)y的偏導(dǎo)組成的向量叫做——函數(shù)的梯度,梯度也可以寫作

(備注下i為(1,0),j為(0,1)記不清的可以回看第二期復(fù)習(xí)下向量)

讓我們回到爬山的問題,x和y只是無數(shù)個(gè)方向中的2個(gè),那么我們想要任意的方向應(yīng)該怎么辦?


回答很簡(jiǎn)單,用函數(shù)的梯度點(diǎn)乘xy平面上的單位向量u

這個(gè)等式展開為

這玩意,就叫做函數(shù)的方向?qū)?shù)!

特別的,函數(shù)沿著梯度方向,函數(shù)上升的最快,方向?qū)?shù)大小為梯度的絕對(duì)值,而沿著與梯度相反的方向,函數(shù)下降的最快,方向?qū)?shù)大小為負(fù)的梯度的絕對(duì)值。

為什么?讓我們看看方向?qū)?shù)


因?yàn)閡為單位向量,所以大小恒為1,而cos最大值只能取到1!

偏導(dǎo)數(shù)的內(nèi)容到此為止,讓我們進(jìn)入AI主題線性回歸!現(xiàn)在我們的目標(biāo)是要取到代價(jià)函數(shù)的最小值。想象一下,代價(jià)函數(shù)的圖像是一個(gè)大山谷,你站在一點(diǎn)上,準(zhǔn)備下到谷底,你先選擇一個(gè)最陡峭的坡,向下走一段,再最陡峭的坡,向下走一段.......直到你再也找不到陡峭的坡,于是乎,就算你沒到谷底,也已經(jīng)不遠(yuǎn)了!


這個(gè)最陡峭的坡是什么,沒錯(cuò)就是我們的梯度!

現(xiàn)在讓我們從一個(gè)點(diǎn)開始下坡,用下式不斷更新θ,就是從上圖中的一個(gè)點(diǎn)跑到另一個(gè)點(diǎn)!直到梯度大小很??!


      至于你問偏導(dǎo)數(shù)算出來是什么,見下圖

當(dāng)然計(jì)算這玩意,那可不是人干的事,還是交給計(jì)算機(jī)好了!畢竟計(jì)算機(jī)也是雞?。‰u你太美!

如果本期內(nèi)容讓您感到不適,請(qǐng)見諒,我們保證下次不會(huì)出現(xiàn)類似情況!

關(guān)注我們,獲取更多有關(guān) AI與大數(shù)據(jù)的信息。ASRay明日麗科技——科技助力企業(yè)發(fā)展,攜手共創(chuàng)更美明天!


明日麗ASRay
我們一起玩AI
瀏覽 2.6w
1
相關(guān)推薦
最新評(píng)論
贊過的人 1
評(píng)論加載中...

暫無評(píng)論,快來評(píng)論吧!