求导第26页

深度学习-【图像分类】学习笔记3AlexNet

传统Sigmoid激活函数的缺点：求导比较麻烦深度较深时出现梯度消失过拟合使用Dr

小威W·2023-01-06 11:23

【神经网络传播计算过程】

反向传播法其实是神经网络的基础，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。

一圈zyy·2023-01-06 10:05

通过Python Pandas分析数据上涨下跌趋势的方法：求离散数据的差分、导数

那么可以通过分析计算该组数据的差分来模拟求出该组数据走势线的导数，然后通过求导的差分/导数情况判断该组数据的走势情况。

跨境IT全栈工程师·2023-01-06 08:28

梯度下降和最小二乘法的区别

最小二乘法跟梯度下降法都是通过求导来求损失函数的最小值，那它们有什么区别呢。

BEINTHEMEMENT·2023-01-06 00:15

numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)

涉及正向传播，反向传播，链式求导。参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》项目开始一、确定要创建

Tao_XXXX·2023-01-05 20:01

机器学习——逻辑回归算法

二、数学推导1.Sigmoid函数2.损失函数3.求导过程总结前言最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归中涉及得数学公式推导以及算法的代码实现进行记录！

风继续吹x·2023-01-05 19:55

神经网络中怎么解决梯度消失问题

在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求Loss对某个参数的偏导数，然后进行参数更新的。

Echo-z·2023-01-05 14:31

matlab 1到无穷_从零开始的matlab学习笔记——（31）傅里叶变换

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换....更多内容尽在个人专栏：matlab学习上一节我们已经做好了关于傅里叶变换的一些准备工作

weixin_39842271·2023-01-05 10:21

最小二乘法和偏导

求对x的偏导数，视y为常量，对x求导；求对y的偏导数，视x为常量，对y求导。最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

lalalagjl·2023-01-05 10:57

【DeepLearning】深度学习第一课：使用autograd来自动求导

使用autograd来自动求导在机器学习中，我们通常使用梯度下降（gradientdescent）来更新模型参数从而求解。

zsWang9·2023-01-05 08:17

6_深度学习_自动求导

求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。深度学习框架通过自动计算导数，即，自动求导，来加快这项工作。实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图，来跟踪计算哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。

Supre_yuan·2023-01-05 08:15

深度学习求导

什么是导数，导数其实就是斜率。也就是说当输入移动一个非常小的数的时候，函数增长了多少。如果数学好，你可以推演任意一个函数的导数是什么，不过大部分时间不需要，只要上网查一下，就能知道各个函数的导数是什么。以下是例子：f(a)=a2的导数=2a知道了各个函数的导数，第二个重要的概念就是连锁规则（chainrule）dl/da的导数dsigma/dz的导数dl/dz的导数，就是上面相乘，结果就是这样子，

_小羊·2023-01-05 08:44

深度学习之求导

导数之所以求导，是因为我们的优化模型的求解都是通过求导来进行的，深度学习或者说神经网络当中最重要的一个要素是反向传播算法（Backpropagation）。

彭祥.·2023-01-05 08:43

自动求导及实现

自动求导在我们计算y关于x的梯度之前，我们需要一个地方来存储梯度。重要的是，我们不会在每次对一个参数求导时都分配新的内存。importtorch#创建变量x并为其分配一个初始值。

聪明乖巧的小狮子·2023-01-05 08:41

神经网络反向求导不可导情况处理

1.激活函数不可导深度学习算法通常需要进行反向求导，来更新模型的参数，这就要求激活函数满足处处可导的性质，例如传统的sigmoid函数等。

RichardsZ_·2023-01-05 08:39

深度学习的求导实现‍

文章目录深度学习的求导实现‍介绍神经网络的训练过程1.数据的预处理2.模型的搭建3.前向推理（传播）4.反向传播，梯度更新深度学习求导：深度学习的求导实现‍介绍神经网络的训练过程这里就是介绍一种方式，梯度下降

BoyC啊·2023-01-05 08:08

多项式曲线拟合 c语言6,多项式曲线拟合

不带正则项的解析解误差函数为：对其求导得：令导数等于0，得：可以通过矩阵运算直接目标函数：W=(

立志变强的人·2023-01-04 23:21

数学分析基础知识整理

数学分析基础知识整理基本求导公式莱布尼茨求导公式高阶导数复合函数求导法则隐函数求导法则基本积分公式万能代换分部积分级数定积分转换变限积分函数求导二重积分三重积分常用泰勒公式重要幂级数展开式无穷级数的和函数傅里叶级数基本求导公式

学习爱好者fz·2023-01-04 22:05

深入浅出最优化(1) 最优化问题概念与基本知识

我们还记得求一个定义域内连续可微的一元实函数的最小值点的求解方法：求导，寻找导数为0的点，再求二阶导，这些点当中二阶导大于0的点是我们需要的极值点，再将这些极点对应的函数值进

HarmoniaLeo·2023-01-04 20:45

L1、L2、Smooth L1损失函数

缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解，可能得不到全局最优解。L2L2也就是常说的均方误差MeanSquareError（MSE）优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解。缺点

liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated

出现在自定义求导函数时。有说是pytorch版本问题，需退到1.3之前。

null_zhao·2023-01-04 19:48

机器学习:局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression)

线性回归先复习一下线性回归的损失函数：我们的目标是使该函数最小，用矩阵表示为：对参数w求导得：令上式等于0可估计出回归系数w得最优解：但线性回归往往容易欠拟合，除了使用更复杂得函数拟合，还可以使用局部加权线性回归

JiYH·2023-01-04 18:59

AI部署系列：你知道模型权重的小秘密吗？

深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样，如果我们不训练，仅仅随机初始化权重，同样能够得到一个同样大小的模型。

Mrrunsen·2023-01-04 18:43

AI部署系列：模型权重的小秘密

深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样

自动驾驶之心·2023-01-04 18:43

【机器人学】平面2R机器人（三）——速度雅可比矩阵

所以，速度雅可比矩阵结果直接求导验证对于末端执行器的笛卡尔坐标

Guo_Zhanyu·2023-01-04 14:28

MATLAB experiment ＜5＞

目录1，求积分1，梯形法求积分trapz2,integral3,,integral2对二重积分进行数值计算2,坡度gradient2，求导1，求积分1，梯形法求积分trapz列出一组（x,y）对应值trapz

地表最温柔阿福·2023-01-04 04:52

FCM(Fuzzy C-means Cluster)学习笔记

第个点到第类的隶属度函数membershipvalue（待计算）第类的中心（待计算）模糊性参数2最小化函数求实际就是求一个有约束的优化问题，用拉格朗日乘子法求极小值问题：求解：每个等式约束(共个)对应一个对分别求导中第一项展开为中第二项展开为于是使用约束将

是个摆子·2023-01-03 21:12

动手学深度学习个人笔记-矩阵计算

8月31日若X，Y均为向量，那么求导结果是一个矩阵。情况一：y是一个标量，X是一个列向量，求导结果为行向量。是一个行向量。情况二：Y是一个列向量，x是一个标量，求导结果为列向量。

Sjmanman·2023-01-03 20:08

动手学习深度学习-《自动求导》

向量链式求导法则标量链式法则：扩展到向量：yyy是关于标量uuu的一个标量，x\bf{x}x是一个向量yyy是关于向量u\bf{u}u的一个标量，x\bf{x}x是一个向量y\bf{y}y是关于向量u\

快乐活在当下·2023-01-03 20:36

李沐动手学深度学习-06矩阵计算

这对于深度学习或者机器学习的训练与优化都是非常重要的依据如果dy/dx，如果y是一个标量，而x是一个向量，那么就需要使用y的这个表达式，对x1,x2全部求一次导，然后变成一个向量；相反如果y是一个向量而x是一个标量的话，那么每一个y都需要对指定的x进行求导

Allure丶憨憨·2023-01-03 20:05

动手学习深度学习-《矩阵运算》

标量导数常用求导：yyyaaaxnx^nxnexp(x)exp(x)exp(x)log(x)log(x)log(x)sin(x)sin(x)sin(x)dydx\frac{dy}{dx}dxdy000nxn

快乐活在当下·2023-01-03 20:35

pytorch学习笔记（1）(数据类型、基础使用、自动求导、矩阵操作、维度变换、广播、拼接拆分、基本运算、范数、argmax、矩阵比较、where、gather)...

一、Pytorch安装安装cuda和cudnn，例如cuda10，cudnn7.5官网下载torch：https://pytorch.org/选择下载相应版本的torch和torchvision的whl文件使用pipinstallwhl_dir安装torch，并且同时安装torchvision二、初步使用pytorch#-*-coding:utf-8-*-__author__='Leo.Z'imp

dianshu9815·2023-01-03 19:24

高等数学笔记

无穷小和无穷大1.7极限的运算准则1.8极限存在准则定义一：夹逼定理定义二：单调有界数列必有极限1.8两个重要极限第一个重要极限第二个重要极限1.9无穷小的比较1.10函数的连续性2.1导数的定义2.2求导法则

astudybear·2023-01-03 18:54

RNN求导公式详细推导

本菜鸡觉得RNN求导公式太复杂了,所以想了一个办法拆分求导的公式.那就是用语法树.原文参见RNN反向求导详解_格物致知-CSDN博客ot=φ(Vst)=φ(Vϕ(Wst−1+Uxt))Lt=loss(ot

两个幽灵·2023-01-03 12:13

RNN公式详细推导（结合广为流传的八位二进制加法代码）与代码详解

最近在查找RNN的公式详解中，发现大多数的公式都是一通链式求导结束，与网络上广为流传的八位二进制代码的计算过程完全不符，经过研究推导，觉得有必要给后来的同学推导一下代码中的计算过程。

想毕业的牛马·2023-01-03 12:08

SageMath浅尝

求导x=var(x)#声明x为变量f(x)=x^3+x^2+2#定义函数f(x)diff(f,x)#f(x)对x求导不定积分integral(f,x)#f(x)对x不定积分定积分integral(f,x

D-A-X·2023-01-02 15:20

【Sage数学库】符号计算：函数求导、求偏导数、求积分

【Sage数学库】符号计算：函数求导、求偏导数、求积分帮助链接：https://doc.sagemath.org/html/en/reference/calculus/sage/calculus/tests.html

hardwork617s·2023-01-02 15:19

机器学习算法系列（三）- 标准线性回归算法（Standard Linear Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：矩阵求导、一丢丢编程知识一、引言前面介绍了两种二元分类算法——感知器算法、口袋算法，这些算法解决的都是分类的问题，但是现实中更多的是例如预测某一地区的房价、银行该给某个人多少额度的信用卡

Saisimonzs·2023-01-02 14:54

Softmax从小白到深度理解

大家在学习深度学习时，肯定会遇到softmax这个知识点，初学者大都一知半解，没有理解透彻，很多文章直接讲述softmax公式及求导，忽略了其中的因果缘由。

-麦_子-·2023-01-02 13:26

第一类换元法（凑微分法）

前置知识：直接积分法第一类换元法（凑微分法）对于函数f(x),g(x)f(x),g(x)f(x),g(x)根据复合函数的求导法则，ddx[f(g(x))]=f′(g(x))⋅g′(x)\dfrac{d}

tanjunming2020·2023-01-02 13:25

矩函数与切诺夫界（简述Hoeffding Bound）

而且我们还可以知道“矩函数在0处的n阶导数为期望的n阶原点矩”（我们同时对上式进行先求期望后求导数）。接下来，我们讲一个例子去运用矩函数的求解。具体笔记如图所

tDrogoyyy·2023-01-02 13:18

单变量微积分重点回顾

共分5个章节：UNIT1：导数的介绍，隐变量的求导，进而可以对一个逆函数求导，只需要知道函数本身的求导。

小凉宫·2023-01-02 12:41

一般高斯情况下CRLB求解时Fisher信息阵公式推导

目录一般高斯情况下Fisher信息阵公式公式推导前需要整理的公式和性质性质1：自相关矩阵和其逆矩阵都是对称矩阵性质2：行列式求导公式性质3：逆矩阵求导公式性质4：向量求迹(Tr)性质5：对称阵的计算公式性质

weixin_43270276·2023-01-02 11:16

LIO_SAM LMOptimization公式推导

xi+D≥0n^T\timesx+D=0\\d=n^T\times(x_i-x_0)=n^T\timesx_i+D\ge0nT×x+D=0d=nT×(xi−x0)=nT×xi+D≥0这样的话就可以直接求导

qq_41093957·2023-01-01 23:14

由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式

背景在学习高等数学的极限和导数时，发现老师给了很多等价无穷小公式以及求导法则，记忆力有限，死记硬背容易背叉，所以尝试动手推导其过程，加深理解。

yangqin@1225·2023-01-01 12:00

基于主定理以及递推树求解递归算法的时间复杂度

因此利用这种方法求时间复杂度比较困难，需要利用别的方式进行求导。主要是以下两种方式：主定理、递推树。1.主定

starlet_kiss·2023-01-01 11:13

fastapi+vue前后端分离之前后端联调04

vue-axios，在package.json添加这两个，添加完之后记得执行npminstall回想一下，我们是把表单填充完之后，点击导出按钮，触发请求后端api，那我们意味着在导出按钮的点击事件中触发请求导出接口即可

网安小工二狗·2023-01-01 07:07

LR算法推导和损失函数详解

、损失函数采用交叉熵（极大似然函数）1/m*[-ylog§-(1-y)log(1-p)]2、损失函数为什么不MSE1、非凸函数，因为求二阶导数并不是大于0，在2/3处等于02、梯度消失，MSE损失函数求导数出现了

Massacre96Wj·2023-01-01 00:18

机器学习历程——人工智能基础与应用导论（3）（线性模型）

一、线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数二、一元线性回归（Linearregression）分别对w、b求导：令导数为0,得到闭式(closed-form)解

勇敢驴驴·2022-12-31 17:19

线性回归算法从认知到实战内含波士顿房价预测案例

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结2.3数学:求导学习目标

就是这个范~·2022-12-31 16:07

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