技術標籤：跟我一起學《深度學習》深度學習機器學習演算法人工智慧神經網路

強力推薦大家閱讀《深度學習的數學》一書，日本作家所寫（通俗易懂），可當作課外讀物閱讀

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
//梯度下降求最小值
//以函式z=x^4+y^2,為例子 
//算出偏導，梯度向量
//x:4x^3  y:2y 梯度向量為 (4x^3,2y) 
int main(void){
	 double n=0.001;//步長選0.1
	 //我們要選一個點，作為起點
	 double start_x=-5.0,start_y=-5.0
 
;
	 //梯度 
	 double grade_x=4*(start_x*start_x*start_x);
	 double grade_y=2*start_y;
	 //位移向量 
	 double dx=-n*grade_x;
	 double dy=-n*grade_y;
	 while(fabs(dx)>0.00001||fabs(dy)>0.00001){
	 	//更新位置
		start_x=start_x+dx;
		start_y=start_x+dy;
		//計算位移向量
		dx=-n*3*(start_x*start_x);
		dy=-n*2*start_y;
		//計算函式值 
		//std::cout<<"min-value is "<<start_x*start_x*start_x*start_x+start_y*start_y<<std::endl;
 

		cout<<start_x<<","<<start_y<<endl;
		if(!(fabs(start_x)>0.01&&fabs(start_y)>0.01)){
			cout<<0<<","<<0<<endl; 
			break;
		} 
	 }
	 if(!(fabs(start_x)>0.01&&fabs(start_y)>0.01)){
			cout<<0<<","
 
<<0<<endl; 
	 } 
	 return 0;
}