符号向量函数的Matlab梯度和粗糙度计算-Java 学习之路

我试图使用Matlab "gradient"和"hessian"函数来计算符号向量函数相对于向量的导数 . 下面是使用sigmoid函数1 /（1 e ^（ - a））的示例，其中a是特征向量乘以权重 . 以下版本都会返回错误 . 我是Matlab的新手，非常感谢任何建议 . 解决方案很可能在documentation中，但我无法解决问题 . 预先感谢您的帮助！

%version 1
syms y w x
x = sym('x', [1 3]);
w = sym('w', [1 3]);
f = (y-1)*w.*x + log(1/(1+exp(-w.*x)));
gradient(f, w)

%version 2
syms y w1 w2 w3 x1 x2 x3 x w
x = [x1,x2,x3];
w = [w1,w2,w3];
f = (y-1)*w.*x + log(1/(1+exp(-w.*x)));

%version 3
syms y w1 w2 w3 x1 x2 x3
f = (y-1)*[w1,w2,w3].*[x1,x2,x3] + log(1/(1+exp(-[w1,w2,w3].*[x1,x2,x3])));

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谢谢，Daniel - 事实证明问题在于没有使用dot（）来获取w和x的点积 . diff（）和gradient（）都给出了相同的解决方案，如下所示：

syms y
x = sym('x', [1 3]);
w = sym('w', [1 3]);
f = (y-1)*dot(w,x) + log(1/(1+exp(dot(-w,x))));
diff(f, w(1))
gradient(f, w(1))

%ans =
%x1*(y - 1) + (x1*exp(- x1*conj(w1) - x2*conj(w2) - x3*conj(w3)))/
    (exp(-x1*conj(w1) - x2*conj(w2) - x3*conj(w3)) + 1)

回复于 2024-04-30T02:09:32+08:00

符号向量函数的Matlab梯度和粗糙度计算

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