这里记录线性代数、概率统计、微积分、最优化与离散数学等基础知识,关注公式背后的直觉、推导过程和实际应用。
雅可比矩阵
雅可比矩阵把多输入、多输出函数的一阶偏导数组织成矩阵,是高维函数的局部线性映射,也是理解神经网络链式法则与反向传播的关键。
这里记录线性代数、概率统计、微积分、最优化与离散数学等基础知识,关注公式背后的直觉、推导过程和实际应用。
雅可比矩阵把多输入、多输出函数的一阶偏导数组织成矩阵,是高维函数的局部线性映射,也是理解神经网络链式法则与反向传播的关键。
泰勒公式把函数在某一点附近的局部行为编码进一个多项式。本文推导系数来源,解释余项与收敛条件,并整理常见展开式和应用方法。