标量求导链式法则第2页

（《机器学习》完整版系列）附录 ——3、复合函数梯度的链式法则（链的次序不可交换）

注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。

人工干智能·2025-02-22 03:17

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-22 00:48

Matlab 点云移动最小二乘法（MLS）

这里我们以一维的MLS为例，其具体的原理如下所述：假设Ω为范数向量空间，而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au

大鱼BIGFISH·2025-02-21 03:34

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-19 08:35

cuda编程入门——并行性与异构性概念

分类指令级并行（Instruction-LevelParallelism，ILP）：在处理器的指令执行层面，通过硬件技术（如流水线、超标量技术等）让多条指令在不同阶段同时执行，从而提高处理器的指

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

【Perl脚本】第三部分：Perl数据结构

系列文章目录文章目录系列文章目录标量数组散列Perl有且只有3种变量类型：标量（saclar）、数组（array）和散列（hash）标量使用my来声明标量，变量存储的内容可以是字符串，数字，引用，文件句柄等等

今天你芯动了吗·2025-02-18 08:33

第2节下：线性表示代码带写【带注释】

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据，w表示权重，是一维向量（张量），b表示偏置值，是一个标量defcreate_data

人间普通饼饼·2025-02-16 04:37

机器学习入门-读书摘要

因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https:/

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

PL/SQL 变量以及数据类型（上篇）

目录一、变量命名规则命名习惯二、数据类型1.标量类型NUMBER舍入规则字符类型CHAR(n)VARCHAR2(n)日期类型DATETIMESTAMPINTERVAL布尔类型2.复合类型记录类型表类型3

偏右右·2025-02-15 22:16

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧

wyg_031113·2025-02-14 22:39

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入

zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

总结一下分布式流控算法原理和滑动窗口设计实现

流控的使用场景保护系统稳定性：流控算法可以限制系统的请求流量，防止突发的大流量请求导致系统资源耗尽，从而保护系统的稳定性，避免系统崩溃或性能下降。

肥肥技术宅·2025-02-12 01:31

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导

广江鹏·2025-02-11 21:59

Pytorch学习之路（2）

（PS：请先阅读Pytorch学习之路（1）开篇注释）【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量（1）简介0维张量——标量（数字）1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片

AAAx1anyu·2025-02-11 14:40

C语言对各类复杂函数精确求导（在终端解析字符串并求导）

难点：对输入的任意函数字符串进行解析和计算具体用法:直接在终端输入函数即可代码完成思路：第一步：定义数据结构第二步：解析表达式第三步：求导第四步：简化表达式第五步：求值第六步：写main函数代码实现：见下文代码结束

ChaoJihtl·2025-02-09 19:54

【数学】矩阵、向量（内含矩阵乘法C++）

向量其余基本概念4.矩阵基本概念5.关于它们的细节二、运算1.转置（1）定义（2）性质2.矩阵（向量）与矩阵（向量）的加减法3.点乘与乘法（1）定义：矩阵点乘（2）定义：向量点乘（3）定义：矩阵（向量）与标量的乘法

JuRuo_Yuan·2025-02-08 01:52

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch

codelyq·2025-02-07 15:22

定时任务单线程消费 redis 中数据导致消费能力不足

希望尽快处理以避免系统崩溃或性能严重下降处理流程反馈直接上级拉群并简要说明问题：第一时间在工作群里通知直接上级和其他相关同事，简要说明Redis内存使用率过高，已经达到危险值，需要紧急处理初步沟通解决方案：询问是否有紧急处理方案，以便快速响应排查问题排除新需求导致的问题

disgare·2025-02-06 06:35

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构，它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（如矩阵、黑白图片等）或者更高维的数组（如彩色图片、视频等）。Tensor与NumPy

shangjg3·2025-02-05 17:30

OpenGL学习笔记8——变换

点乘，向量和向量之间做点乘，结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘，然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便，可能用在光照的计算。

lxbhahaha·2025-02-04 11:18

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

线性回归的简单实现

的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构

SkaWxp·2025-02-03 14:58

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

【go语言】protobuf 和 grpc

一、protobuf的基本类型和默认值1.1基本类型一个标量消息字段可以包含有一个如下的类型——该表格展示了定义于.proto文件中的类型，以及与之对应的、在自动生成的访问类中定义的类型：对于所有的情况

加油，旭杏·2025-02-03 11:33

Day33【AI思考】-函数求导过程的优质工具和网站

文章目录**函数求导过程**的优质工具和网站**一、动态图形工具**1.**Desmos（网页端）**2.**GeoGebra（全平台）****二、分步推导工具**3.

一个一定要撑住的学习者·2025-02-03 04:37

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

YAML 简介及语法

文章目录一、YAML简介二、YMAL语法0.注释1.标量(Scalar)1.1流标量FlowScalars1.2块标量BlockScalars2.映射(Mapping)3.序列(Sequence)4.锚点

yueguangni·2025-02-03 01:37

第05章 17 Contour 过滤器介绍与例子

它是基于阈值的过滤器，可以从标量字段中提取等值线或等值面。vtkContourFilter的核心功能是根据用户指定的值生成等值线或等值面，并将其表示为多边形网格。

捕鲸叉·2025-02-02 14:25

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

如何利用Python函数求导数？Python函数求导数的方法

今天这篇文章主要是有关利用Python函数来进行导数的求取，给大家介绍了几种Python函数求导数的方法，感兴趣的小伙伴一起来看看吧。

程序员二飞·2025-01-31 23:24

python函数求导_python怎么实现函数求导

python实现函数求导的方法是：1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量；2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。

weixin_39521068·2025-01-31 23:22

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征,因此更容易看到尺寸发生了什么.>>>signal=[[0.3394572666491664,0.30890680539

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【sympy】用python的库 sympy 求导数

diff(f,x)diff(f,x)diff(f,x)求导数可引入求微分方程sympy求微分方程.

kt4ngw·2025-01-31 23:52

用python求导

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonNov821:36:352021@author:Machi"""importsympyasspx,y,z=sp.symbols('xyz')func=z*sp.sin(2*sp.pi**x

「已注销」·2025-01-31 22:19

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决

读思辨·2025-01-31 15:21

python使用pandas操作xlsx

场景，我需要读取xlsx模板，然后根据模板去获取数据，根据用户要求导出指定的xlsx文件。

豆芽脚脚·2025-01-31 15:49

TensorFlow 简介

TensorFlow的基本概念和使用场景包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示标量、向量、矩阵等。

九月十九·2025-01-31 05:14

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。

alankuo·2025-01-31 01:43

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在PyTorch中，动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度，动态创建和修改网络结构。

drebander·2025-01-29 11:24

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法，通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤：前向传播：将输入数据传递通过神经网络的各层，计算每一层的输出。计算损失

刀客123·2025-01-29 07:53

[C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法（使用YShuffleX3Kernel）

文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法：每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转

zyl910·2025-01-29 02:04

第05章 06 VTK标量算法中的Contouring算法

VTK标量算法中的Contouring算法，并描述MarchCube和MarchSquare等算法思想，分别给出C++示例代码Contouring算法是一种在可视化技术中广泛使用的算法，主要用于从三维标量场中提取等值面

捕鲸叉·2025-01-27 21:59

PHP中的`null`和空值：理解与处理

在PHP中，null是一个特殊的标量类型，它表示变量“没有值”。null不仅仅是一个空的值，它还代表着该变量并未被赋予任何有效的值。在

m0_74823471·2025-01-27 05:41

【Eigen教程】矩阵操作（三）

矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法

十年一梦实验室·2025-01-26 19:27

MySQL命令及用法（精华版）

数据操作语言）DQL（数据查询语言）基本查询条件查询聚合函数分组查询排序查询分页查询DCL（数据控制语言）用户管理权限控制函数字符串函数数值函数日期函数流程函数约束多表查询内连接外连接自连接联合查询子查询标量子查询列子查询行子查询表子查询事务

MegumiKato丶·2025-01-26 13:48

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