求导第27页

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape

SuperWiwi·2022-12-31 09:17

图像特征-harris-角点检测

角点检测效果cv2.cornerHarris(img,blockSize,ksize,k)1、img:数据类型为float32的输入图像2、blockSize:角点检测中指定区域的大小3、ksize:sobel求导中使

lllliliha·2022-12-31 09:54

动态表面控制（DSC）简单介绍

动态表面控制DSC简单介绍1.动态表面控制由来2.动态表面控制的理论介绍1)李雅普诺夫函数V1V_1V1的设计与求导2)李雅普诺夫函数V2V_2V2的设计与求导3)总体李雅普诺夫函数V3V_3V3的设计与求导

高能阿博特·2022-12-31 06:37

nlp——机器学习（2）

，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:=赋值=判等需要同时更新0，1，即同步更新a1:=a1-b(对a1求导

soobinnim·2022-12-30 22:57

【tensorflow】- 知识点补充

1.1自动求导函数：GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)persistent：布尔值，用来指定新创建的gradienttape

我菜就爱学·2022-12-30 18:26

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

pytorch方法介绍汇总

后向计算不在子图中执行，requires_grad可以冻结部分模型；volatile决定requires_grad为false，不需要更改模型的任何设置来用于inference，不会保存中间状态2.自动求导编码历史信息每个变量有一个

codeSniper、·2022-12-30 12:08

pytorch框架的使用

介绍安装简单示例-线性拟合数据类型常用方法工具集函数式API和类API网络层优化器激活函数损失函数求导机制可视化操作介绍相比TensorFlow的静态图开发，Pytorch的动态图特性使得开发起来更加人性化

fkyyly·2022-12-30 11:29

ceres 学习笔记

目录介绍基本流程例题1helloword数值法求导例题2:求解鲍威尔方程的最小值例题3曲线拟合例题4BundleAdjustment例题5复杂的曲线拟合补充参考介绍Ceres可以解决以下形式的边界约束鲁棒化非线性最小二乘问题表达式

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-12-30 07:15

多元函数的微分法

树形图看树形图注意点：从根结点找叶子自变量自变量只有一种是一元函数(全导数)，是d自变量有多种是多元函数(偏导数)，是δ全微分形式不变性不是光记着，拿到一个式子，两边对变量直接求导，然后展开1.z，u，

Tsukinousag1·2022-12-30 07:43

SLAM中线特征的参数化和求导过程（从前端提取，到后端优化）

背景线特征的提出，是在这样一个大背景下，基于点特征的视觉slam系统，平时没问题，但遇到了缺乏纹理的甚至是完全没有纹理的low-texured场景。可能会失效。线特征的出现就是更加充分的利用了空间中领的这些几何信息，那么自然视觉slam系统也就会更加的鲁棒。点特征我们很熟悉，前端提取，后面把它的空间三维坐标（也恰好是三个自由度）输入到后端优化器中尽心优化。因为恰好是三自由度，三个坐标，所以没有多余

Terrence Shen·2022-12-30 07:42

Ceres详解（二） CostFunction

CostFunction，ceres提供了许多种CostFunction模板，较为常用的包括以下三种：1、自动导数（AutoDiffCostFunction）：由ceres自行决定导数的计算方式，最常用的求导方式

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2022-12-30 07:38

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。现在，我们要求当w等于什么的时候，J(w)能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置

Vertira·2022-12-30 04:17

关于深度学习的backpropagation

lossfunction：在gradientdescent时：（前向*后向）前向：所以后向：注：截图来自台湾大学李宏毅教授课程PPT，对于我本人理解BP很有启发后向求导具体过程：

qq_32110859·2022-12-30 03:39

Pytorch学习笔记---自动求导机制,线性回归模型搭建

一、自动求导机制torch框架可以自动进行求导，这在搭建网络过程中提供了很大的便利。

NewSuNess·2022-12-30 03:00

图像边缘检测 Sobel边缘检测

图像检测的原理是检测相邻的几个点像素值之间的变化率，相对于对函数求导。求点P(x,y)的变换率，可以在点P周围选取一些点，求x方向的距离Gx，再求y方向上的距离Gy。

@一头雾水@·2022-12-29 22:30

pytorch 实现ANN（代码正确，注释完整）

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#注意此处类型转化为float，不然后面求导会报错

诗人藏夜里·2022-12-29 21:23

沐——《自动微分》

一、基础知识注：1、深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automaticdifferentiation）来加快求导。

wuli念泽·2022-12-29 21:41

指数函数泰勒展开式与泰勒展开公式

泰勒公式的几何意义是利用多项式函数来逼近原函数，由于多项式函数可以任意次求导，易于计算，且便于求解极值或者判断函数的性质，因此可以通过泰勒公式获取函数的信息，同时，对于

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

拟合算法（模型+代码）

拟合的结果是得到一个确定的曲线最小二乘法的几何解释：argmin存在参数k，b使括号里的值最小第一种有绝对值，不易求导（求导在求最小值），计算较为复杂；所以我们往往使用第二种定义，也正是最小二乘的思想。

刘_六六·2022-12-29 20:28

线性回归总结

线性回归文章目录线性回归线性回归简介线性回归应用场景什么是线性回归定义与公式线性回归的特征与目标的关系分析线性回归api初步使用线性回归API举例数学:求导常见函数的导数导数的四则运算练习3.2y=ln

CharlesDavid_coder·2022-12-29 19:13

微积分入门（续）

目录0前言前言1微分瞬时变化率、极限求导、三角函数导数导数几何意义导数运算法则指对反三角的导数洛必达法则2积分积分的定义积分的几何意义、运算法则柯西主值、ΓΓΓ函数一些公式推导托里拆利小号圆锥和球的公式推导

Homo1145141919810·2022-12-29 16:22

机器学习中最优化问题

主要有三种：拉格朗日乘子法KKT算法对偶问题最优化问题：minf(x)s.t.hi(x)=0i=1,2,3,4,5,...,mgj(x)<=0j=1,2,3,4,5,...,m对于无约束条件，我们对变量求导

&永恒的星河&·2022-12-29 14:59

梯度下降法推导：多分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂l∂oj^\frac{\partiall}{\partial\hat{o_j}}∂oj^∂l求解∂oj∂wij

Walden-2020·2022-12-29 12:46

梯度下降法推导：逻辑回归二分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂L∂g\frac{\partialL}{\partialg}∂g∂L求解∂g∂σ\frac{\partialg

Walden-2020·2022-12-29 12:45

权重初始化，为什么不能全部初始化为0

逻辑回归反向传播的时候，由于交叉熵损失函数以及sigmoid的配合，使得梯度求导后跟w和b参数本身没有关系，主要依赖于x。因此逻辑回归中权重初始化为0是ok的。

yanglee0·2022-12-29 12:05

cs231n-svm作业

cs231n-svm作业svmcs231n-svm作业1.基础概念1.1向量重构1.2种类和样本数2.非向量化求导和loss2.1svm理解2.2svm求loss2.3svm求导3.向量化求导和求loss3.1

那是真的牛皮·2022-12-29 11:37

CS231-Multi-calss SVM的求导

接着上周的更，上周我们更到，在对图像的线性分类中，我们只用multi-class的svm，然后我们得到以下的损失函数这里每个数值代表为下：X是一个NbyD的矩阵，N代表trainingdata的数量，D代表每个trainingdata的维度W是一个DbyC的矩阵，C代表class的数量i迭代N个trainingdataj迭代C个class是marginparameter这里，我们想通过一个方法来得

afvko8191·2022-12-29 11:35

CS231n: 作业1——SVM

如何使用矩阵乘法的列观点向量化梯度求导过程？布尔索引(mask[score>0]=1)的含义是什么？切片索引(x[[0,1],[1,2]])的含义是什么？

无聊的人生事无聊·2022-12-29 11:34

一文带你入门PyTorch

文章目录1PyTorch简介2PyTorch张量3PyTorch的自动求导机制3.1单变量求导3.2多变量求导与链式求导1PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了强大的计算能力和灵活的用于构建和训练神经网络的工具

专注算法的马里奥学长·2022-12-29 11:43

reserved in total by pytorch_Pytorch的自动求导机制与使用方法(一)

转载请注明:https://zhuanlan.zhihu.com/p/148669484本文以线性模型为例,讲解线性模型的求解的pytorch梯度实现方法.线性模型可参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/148660629要注意几个问题:在PyTorch0.4.0版本之后,Variable类已经被禁用了,所有的torch.Tensor与torch.autograd.Var

weixin_39800331·2022-12-28 21:26

OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化

模板匹配以及霍夫变化OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化直方图图像直方图直方图的术语和意义掩膜的应用直方图均衡化自适应的直方图均衡化边缘检测Sober检测算子第一：需要在两个方向进行求导

甩一手好枪·2022-12-28 17:11

PytorchZerotoAll学习笔记（二）--梯度下降之手动求导

梯度下降算法：待优化的损失值为loss，那么我们希望预测的值能够很接近真实的值y_pred≈y_label我们的样本有n个，那么损失值可以由一下公式计算得出：要使得loss的值尽可能的小，才会让预测的值接近于标签值：这里arg是（argument的缩写），数学中我们常常会遇到求最大最小值问题，通常会用argmax（F）、argmin（F）来求F函数的极值。上述公式中的argmin就是去求我们的lo

weixin_30474613·2022-12-28 16:33

定义torch.autograd.Function的子类，自己定义某些操作，且定义反向求导函数

入门学习（八）—–自定义层的实现（甚至不可导operation的backward写法）哇,这个博客是对pytorch官方手册中-ExtendingPyTorch部分的的翻译总虽然pytorch可以自动求导

tang-0203·2022-12-28 16:32

【数学】微分（上）一元函数微分

微分（上）一元函数微分一元函数微分O(n)与o(n)极限的定义使用sympy求导求导方法导数应用费马定理函数逼近Rolle中值定理拉格朗日中值定理泰勒展开凸函数总结一元函数微分O(n)与o(n)o是order

zheng.plus·2022-12-28 16:56

矩阵求导（本质、原理与推导）详解

矩阵求导是机器学习与深度学习的基础，它是高等数学、线性代数知识的综合，并推动了概率论与数理统计向多元统计的发展。

生信小兔·2022-12-28 16:35

矩阵求导简析

矩阵求导（MatrixDerivation，或者MatrixDifferential），在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。

西部小狼_·2022-12-28 16:01

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

[转]矩阵求导---通过一个例子快速上手

[转]http://blog.csdn.net/nomadlx53/article/details/50849941前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢

weixin_33724046·2022-12-28 15:59

软件工程经济学结课报告——兰花智慧大棚监控系统可行性研究报告

11.5项目建设期限…11.6编制依据…11.7编制原则…21.8团队组织…22成本及定价分析…32.1成本费用估算依据…32.2成本费用估算结果…32.3定价分析…42.3.1价格歧视…42.3.2需求导向定价

索半斤_suobanjin·2022-12-28 15:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等

导数与梯度导数：一个一元函数函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。f′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)hf′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h梯度:多元函数的导数就是梯度。一阶导数，即梯度（gradient）：∇f(X)=∂f(X)∂X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f(X)∂x1∂f(X)∂x2⋮∂f(X)∂xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥∇f(X)=∂f(X)∂X=[∂f(

qq_43554593·2022-12-28 15:26

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

参考博客:矩阵求导、几种重要的矩阵及常用的矩阵求导公式闲话矩阵求导1.布局矩阵的求导是有布局的概念的,布局主要分为分子布局和分母布局,在我看来,分子布局就是被积项是一个行向量,分母布局被积项使列向量,而我们大部分情况都是默认一个向量为列向量

布鲁格若门·2022-12-28 15:23

通过一个例子快速上手矩阵求导

转载自：https://blog.csdn.net/nomadlx53/article/details/50849941前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里

jk英菲尼迪·2022-12-28 15:52

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

矩阵求导实例

前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢？

ctrigger·2022-12-28 15:21

矩阵求导法则与性质，机器学习必备~