如何求极限值lim详细过程

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-23 10:38 标签： 如何求极限值lim

　　摘要：本文先从梯度下降法的理论推导开始，说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值。通过两个小例子，说明梯度下降法求解极限值实现过程。在通过分解BP神经网络，详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程，并详细写出每一步的计算结果。该过程通俗易懂，有基本的高数和线代基础即可理解明白。最后通过tensorflow实现一个简单的线性回归，对照理解梯度下降法在神经网络中的应用。码字不易，转载请标明出处。该文中部分内容是研究生课堂论文内容，为避免课程论文被误解为抄袭，所用截图特意添加水印。

　　一.梯度下降法的理论推导：

二.求解一个简单的一元函数极小值

例：求函数y=（x+1）^2-1的极小值：

目标函数：求目标函数的极小值 ##创建一个空列表用于接收每次移动后的current_x break ##梯度小于收敛精度时，视为收敛 ##4.运行返回极小值和x移动轨迹

一元函数梯度下降法求解极小值

三.求解一个简单的二元函数的极小值

##对x,y数据执行网格化 '''二维梯度下降法''' ##对x,y数据执行网格化 目标函数传入xy组成的数组，如[x1,y1] :return: 因变量，二维向量 (分别求偏导数，组成数组返回) 二维目标函数的梯度下降法 ##创建两个列表，用于接收变化的x，y break ###当梯度接近于0时，视为收敛 ##对x,y数据执行网格化

二元函数梯度下降法求极小值

 四.梯度下降法在BP神经网络中的实现过程（手动+Excel处理）

BP神经网络中的正向传播和反向传播过程。反向传播中的权重更新，就是通过梯度下降法实现的，损失函数最小化，实质也是一个最优化问题的求解。

 以上就是BP神经网络的实现过程，手动+excel码字只是为了深刻理解神经网络，但这个并没有太大的实质性意义，因为这个已经是成熟的算法。

深度学习大致分为四个步骤：

说明：本实例来源于李金洪的《深度学习之Tensorflow入门、原理与进阶实战》机械工业出版社

通过函数y≈2x模拟输入数据。简单来说就是通过y=2x+随机数

##模型参数，权重和偏置
#2.3.1初始化所有变量

5.2.3开启会话，进行训练

说明：本实例来源于李金洪的《深度学习之Tensorflow入门、原理与进阶实战》机械工业出版社 ##模型参数，权重和偏置 #2.3.1初始化所有变量

5.2.4可视化训练过程（完整代码）

说明：本实例来源于李金洪的《深度学习之Tensorflow入门、原理与进阶实战》机械工业出版社 ##模型参数，权重和偏置 #2.3.1初始化所有变量 ##3.运用训练好的模型预测

5.3运用训练好的模型预测


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