【機器學習基礎】Hessian矩陣

本系列爲《模式識別與機器學習》的讀書筆記。 一，Hessian 矩陣 反向傳播也可以⽤來計算誤差函數的⼆階導數，形式爲 ∂ 2 E ∂ w j i ∂ w k l \frac{\partial^{2}{E}}{\partial{w_{ji}}\partial{w_{kl}}} ∂wji​∂wkl​∂2E​ 注意，有時將所有的權值和偏置參數看成⼀個向量（記作 w \boldsymbol{w} w ）

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