梯度下降法中导数的运用及神经网络中偏导数等相关示例
1。导数（）使用衍生物更新梯度下降中的模型参数。
例子
使用并实现简单的线性回归梯度下降：
2。部分导数（）
部分衍生物用于神经网络中来计算每个参数的梯度。
例子
使用和Numpy实现简单的神经网络反向传播：
3。渐变（）
https://img2.baidu.com/it/u=783480997,3747432935&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=968&h=500
梯度用于梯度下降方法，以指示损耗函数降低最快的方向。
例子
使用梯度下降来实现线性回归：
4。链条规则
链条规则在反向传播算法中用于计算每一层的梯度。
例子
使用以下方式实施简单的神经网络反向传播
5。点（）
https://img2.baidu.com/it/u=399736217,51898044&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=738&h=500
在概率密度函数中使用积分来计算概率。
例子
使用Scipy计算正态分布的累积分布函数（CDF）：
6。梯度下降法（）
梯度下降用于最小化损耗函数。
例子
使用-learn的线性回归的梯度下降：
总结
这些代码示例显示了微积分概念在深度学习和机器学习中的实际应用，包括衍生物，部分衍生物，梯度，链式法律，积分和梯度下降方法。通过这些示例，可以更好地理解微积分在优化和训练模型中的重要性。
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