标量is_scalar 第33页

【深度学习】归一化（十一）

BatchNormalizationWeightNormalization总结今天要学习的内容是一个小知识点：归一化什么是归一化归一化（Normalization）：是一种无量纲处理手段，即将有量纲的表达式，经过变换，化成无量纲的表达式，称为标量

Florrie Zhu·2022-12-31 12:56

Weight Normalization(WN) 权重归一化

WN的做法是将权值向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g后使用SGD分别优化这两个参数。

hxxjxw·2022-12-31 12:25

深度学习（6）TensorFlow基础操作二: 创建Tensor

tf.zeros_like()(3)tf.ones()与tf.ones_like()3.Fill4.Normal（正态分布）6.RandomPermutation（随机打散）二.典型应用1.Scalar标量在神经网络中的呈现方式

炎武丶航·2022-12-30 22:21

python中mean的用法_Python Pandas dataframe.mean()用法及代码示例

如果将方法应用于Pandas系列对象，则该方法将返回标量值，该标量值是DataFrame中所有观测值的平均值。如果将方法应用于pandasDataFrame对象，则该方法将返

weixin_39799290·2022-12-30 21:26

python dataframe mean_Pandas DataFrame.mean()例子

如果我们将此方法应用于Series对象,则它将返回标量值,该标量值是数据框中所有观测值的平均值。

weixin_39684898·2022-12-30 21:55

MATLAB2016笔记（二）：基本矩阵操作

文章目录一、矩阵和数组（一）矩阵概念（二）数组概念（三）二者区别与联系二、矩阵的构造（一）直接赋值构造（二）特殊矩阵构建指令（三）向量、标量和空矩阵三、矩阵大小及结构的改变（旋转、大小改变，结构改变）（

胡牧之.·2022-12-30 20:16

pytorch学习笔记

标量可以称为0维张量，向量可以称为1维张量，矩阵可以称为2维张量，RGB图像可以表示3维张量。张量类似于Numpy的数组，但张量

Twj871·2022-12-30 12:16

Pytorch笔记3：深入浅出理解“张量”

文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三

尘世俗人zZ·2022-12-30 12:07

【深度学习】 Pytorch笔记

标量、向量、矩阵、张量标量，向量，矩阵与张量1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。通常会赋予向量粗体的小写名称。

myaijarvis·2022-12-30 12:06

深度学习计算笔记

单个神经网络(1)接受一些输入；(2)生成相应的标量输出；(3)具有一组相关参数(parameters)，更新这些参数可以优化目标函数。对于具有多个输出的神经网络，我们利用矢量化算法来描述正层神经元。

再见十月的朋友·2022-12-30 10:46

MATLAB之物理场可视化

目录二维标量场三维标量场四维数据作图等值面二维矢量场二维矢量场的箭头表示二维矢量场的流线表示三维矢量场三维箭头quiver3椎体coneplot流线streamline流管streamtube流带streamribbon

力语·2022-12-30 07:03

线性代数之向量空间与基，子空间，列空间，零空间，秩

向量空间定义：向量空间是由向量构成的非空集合VVV，该集合上定义了两种运算，即加法和标量乘法，并且存在一个零向量0⃗\vec00；向量空间中所有向量的运算都是封闭的，即向量空间中的运算不会超出空间外（u

RuiH.AI·2022-12-30 06:35

NumPy的应用-2

####数组跟标量的运算代码：```Pythonarray35=np.arange(1,10)print(array35+10)p

不二txz·2022-12-30 03:46

[Pytorch]＜动手学深度学习＞pytorch笔记-----线性回归

顾名思义，线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:其中和是权重（weight），b是偏差（bias），且均为标量。它们是线性回归模型的参数（parameter）。

End1esz·2022-12-30 03:30

MindInsight体验笔记（MindInsight训练可视整体设计介绍）

训练可视功能主要包括训练看板、模型溯源、数据溯源等功能，训练看板中又包括标量、参数分布图

昇思MindSpore·2022-12-30 02:38

100%全国产龙芯2K1000设计方案

龙芯2K1000处理器主要特征片内集成两个64位的双发射超标量GS

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-29 17:11

MySQL多表查询(8.0)

多表关系1.1一对多1.2多对多1.3一对一2.多表查询概述2.1数据准备2.2概述2.3分类3.内连接4.外连接5.自连接5.1自连接查询5.2联合查询6.子查询6.1概述1).概念2).分类6.2标量子查询

W_chuanqi·2022-12-29 07:29

支持向量机SVM极简手推

原始问题给定训练样本集合求超平面使其将的两类样本点分离在超平面的两侧，并最大化所有样点到该超平面的最小距离，即Step0：原始问题合并约束条件后可得Step1：等价松弛由于对应相同的超平面，从而对于任意的总可以找到标量缩放因子使得

Cauchy2020·2022-12-28 20:28

矩阵的求导

目录1布局(Layout)1.1矩阵向量求导引入1.2矩阵向量求导定义1.3矩阵向量求导布局1.4分母布局的另一种求解方法1.5总结2基本的求导规则2.1向量对标量求导（相对于数量变量的微分，即自变量是数量变量

意念回复·2022-12-28 15:30

矩阵向量求导-定义法，矩阵微分+迹函数，矩阵向量链式求导法则

文章目录矩阵向量求导说明1说明21.定义法1.用定义法求解标量对向量求导举个例子2.用定义法求解标量对矩阵求导举个例子3.用定义法求解向量对向量的求导举个例子小结2.微分法1.矩阵微分1.单变量2.多变量

第七个bug·2022-12-28 15:30

线性代数之矩阵求导（1）布局

线性代数之矩阵求导（1）布局前言分子和分母布局标量，向量，矩阵函数标量函数向量函数矩阵函数函数求导标量函数求导向量函数求导矩阵函数求导后记前言学机器人真是啥都要掌握呢，线性代数，概率论，泛函，实分析，优化理论

RuiH.AI·2022-12-28 15:56

矩阵求导笔记

矩阵求导所谓向量对标量的求导，其实就是向量里的每个分量分别对标量求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。

奋斗的西瓜瓜·2022-12-28 15:55

矩阵求导法则总结

1.矩阵Y对标量x求导相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×M了Y=[yij]−−>dYdx=dyijdxY=[y_{ij}]-->\frac{dY}{dx}=\frac{dy_{

Mickle_Liu·2022-12-28 15:52

向量叉积和点积混合运算_【转】向量点乘（内积）和叉乘（外积、向量积）概念及几何意义解读...

概念及几何意义解读向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量

weixin_39729272·2022-12-28 09:52

两个向量的点乘和叉乘怎么算_点乘（内积）和叉乘（外积、向量积）

向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量

weixin_39922868·2022-12-28 09:52

java 向量内积_向量内积（点乘）和外积（叉乘）概念及几何意义

注意：点乘的结果是一个标量(数量而不是向量)定义：两个向量a与b的内积为a·b=|a||b|cos∠(a,b)，特别地，0·a=a·0=0；若a，b是非零向量，则a与b****正交的充要条件是a·b

南北念鹤·2022-12-28 09:22

Python/Numpy之点积叉积内积外积张量积

Python/Numpy之点积叉积内积外积张量积内积（内积、标量积、数量积、点积、点乘）a与b的内积为a·b=|a||b|cos∠(a,b)，结果为标量（一个数）外积（叉乘）：向量a与b的外积a×b是一个向量

Snfiltration·2022-12-28 09:51

python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法实现线性回归（python手动实现+Tensorflow实现）...

eg：上述相当于标量函数对向量变量进行求导，所得到得即时梯度，而多是高维函数对高位变量进行求导，得到的则是雅可比矩阵。

weixin_39676034·2022-12-28 07:18

用最少的变量实现矩阵链乘算法的构想及其递归输出结果c++代码

1.问题描述给定n个矩阵构成的一个链，其中i=1,2,…n，矩阵A的维数为pi-1pi，对乘积A1A2…An以一种最小化标量乘法次数的方式进行加全部括号。

鹿小葵加油·2022-12-28 06:05

Pytorch深度学习【一】

数据操作及预处理数据操作主要数据结构—N维数组0-d(标量)—一个类别—1.01-d(向量)—一个特征向量—[1.0,2.7,3.4]2-d(矩阵)—一个样本即为特征矩阵—[[1,2,3][4,5,6]

EngineeringHR7·2022-12-28 04:28

拉普拉斯Laplace算子和高斯二阶导核（LOG算子）和SIFT算法

不一样，梯度计算对象是标量（具体来说是对标量求导，结果是有方向的数），散度计算

Rolandxxx·2022-12-28 01:45

Pytorch数据类型及Tensor的相关操作

目录pytorch的数据类型Tensor查看数据的类型Tensor的类型0维标量一维向量二维Tensor三维tensor四维tensor创建Tensorimportfromnumpyimportfromlistrandintrand

leeyns·2022-12-27 22:48

TensorFlow2.0学习笔记(2)—关于numpy和tensorflow

其中，Scalar代表一个标量（一维向量代表的是一个1*1的矩阵，

开门儿大弟子·2022-12-27 22:45

汇总TensorFLow2.0运算法则

之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级2)不同大小Tensor(要求dimension0必须相同)之间的运算叫做广播(broadcasting)3)Tensor与Scalar(0维tensor)间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素

源代码杀手·2022-12-27 22:14

Opencv3学习笔记(C++&Python双语)---图像上的算术运算

.addWeighted()1.图像加法使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算，也可以直接使用numpy，res=img1+img2.两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值

weixin_41685308·2022-12-27 21:29

pytorch的损失函数和优化器

训练数据一般是以迷你批次的形式输入神经网络，最后预测的值也是迷你批次的形式输出，但实际上损失函数的输出结果应该是一个标量张量。所以，对于迷你批次的归约，一种方法是对迷你

饕餮&化骨龙·2022-12-27 21:18

pytorch——pytorch常见运算详解

pytorch常见运算详解pytorch10pytorch常见运算详解pytorch常见运算详解矩阵与标量哈达玛积矩阵乘法幂与开方对数运算近似值运算剪裁运算矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作

chris_1996·2022-12-27 21:58

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则MLP反向传播2D函数优化实例梯度介绍导数:与梯度相近，针对一维函数，导数表示函数在x处的变换率；导数是一个标量

sherryhwang·2022-12-27 18:55

Pytorch深度学习实践第四讲反向传播

ForwardandBackward:线性模型的计算图，正向和反向过程：关于Tensor:存数据，包含标量、向量、矩阵等。示例代码：（代码是在构建计算图，要有这种思维。）

啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

PyTorch深度学习实践--P4BP算法反向传播

即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行.线性模型y=w*x机器学习中最重要的是让损失函数最小，求损失函数对于w的导数来更新权重pytorch中，tensor是用来存数据的，可以存标量

m0_60673782·2022-12-27 18:54

跟我学算法-图像识别之图像分类（上）(基础神经网络，卷积神经网络（CNN)， AlexNet，NIN, VGG）...

1.基础神经网络：输入向量ｘ，权重向量w，偏置标量b，激活函数sigmoid（增加非线性度）优化手段：梯度下降优化，BP向后传播（链式规则）梯度下降优化：1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*

weixin_34075551·2022-12-27 14:55

【Python数据分析基础-2】Python标量类型

【Python数据分析基础-2】Python标量类型0.引入\qquad既上篇文章介绍的二元操作符:【Python数据分析基础-1】二元操作符（又全又清晰！）

土豆同学·2022-12-27 11:56

Pytorch学习笔记---2：张量

张量的另一个名称是多维数组，张量的维度与用来表示张量中标量值的索引数量一致。

一件迷途小书童·2022-12-27 10:17

Pytorch张量数据类型

2.张量在python中，会有标量，向量，矩阵等的区分。但在PyTorch中，这些统称为张量tensor，只是维度不同而已。标量就是0维张量，只有一个数字，没有维度。

Swayzzu·2022-12-27 10:15

(包含源代码)2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型-补完

目录前言赛题分析1.问题一问题分析物料频率代码详细操作：出现频次需求总数趋势标量方法平均每天需求额度整合代码熵权法详细介绍：二、使用步骤2.计算指标信息熵3.熵权法相关代码得到权重：只希望各位以后遇到建模比赛可以艾特认识一下我

fanstuck·2022-12-27 10:06

使用C++写的OpenCV图像混合

,dst);src:输入的第一个数组alpha：输入的第一个数组的权重，即改变其透明度src2:输入的第二个数组(1.0-alpha)：输入的第二个数组的权重，即改变其透明度0.0：加到每个suml的标量

清笔客·2022-12-26 22:48

Tensorflow 张量 tensor

其中零阶张量表示标量（scalar），也就是一个数；一阶张量为向量（vector），也就是一个一维数组；第n阶张量可以理解为一个n维数组。

Wqanxiu·2022-12-26 02:18

tensorflow2.0学习记录-张量与操作之张量tensor

关于张量（tensor）通俗一点讲：张量是对标量，矢量，矩阵的推广。一阶张量可以理解成一个向量，二阶张量可以理解成矩阵，三阶张量可以理解成立方体，四阶张量可

batmanchen·2022-12-26 02:45

tensor 张量的理解与基本处理 tensorflow版

目录张量维度的理解张量的基本定义与理解张量维度的理解1n阶张量Tensor张量，在数学中实际上是高维数组，0阶张量：标量；1阶张量：向量，2阶张量：矩阵，3阶张量：数组，具体来说，就是：张量维度的物理意义时间序列

德国Viviane·2022-12-26 02:12

MindSpore笔记张量

神经网络输入数据向量的理解输入数据是转换成ID，对应过去类似onehot训练的是网络的参数张量，低纬度在x,y,z三个方向上移动，既可以构成高维，点变线，线变面，面变体不同维度的张量（Tensor）分别表示不同的数据，0维张量表示标量

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-26 01:29

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