求导第28页

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~

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

Lesson 2.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法

在Lesson1中，我们介绍了关于机器学习的一般建模流程，并且在基本没有数学公式和代码的情况下，简单介绍了关于线性回归的一般实现形式。不过这只是在初学阶段、为了不增加基础概念理解难度所采取的方法，但所有的技术最终都是为了解决实际问题的，因此，接下来，我们就在之前的基础上更进一步，从一个更加严谨的理论体系出发、来尝试进行一种更加贴合实际应用所采用的一般方法的建模方法的学习。importnumpyas

Grateful_Dead424·2022-12-28 15:18

@矩阵求导相关概念：真的这么复杂吗

专心研究·2022-12-28 15:15

Pytorch快速笔记

Datasets与Dataloaders创建自定义的Dataset使用Dataloaders来为训练提数据构建神经网络模型的层模型的参数自动微分Torch.Autograd计算梯度取消梯度跟踪计算图相关多次求导梯度累加保存加载模型保存加载模型参数保存加载带形

朱红的泪·2022-12-28 12:00

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

二阶边缘检测 - Laplacian of Guassian 高斯拉普拉斯算子

一阶求导（1）（2）二阶求导（3）（4）算出来高斯算子的模板是这样的：它的优点是简单，但是容易受到噪声的影响。

elkluh·2022-12-28 01:17

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

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

1.numpy和tensorflowNumpy是用来处理数组的科学计算库，其在深度学习兴起之前就已经存在，其不能很好的支持GPU计算，也不能支持自动求导。而tf正是为了弥补这些缺点而产生的。

开门儿大弟子·2022-12-27 22:45

轻松入门自然语言处理系列 03 机器学习基础-逻辑回归

逻辑回归的目标函数1.最大似然估计MaximumLikelihoodEstimation2.逻辑回归的似然函数3.逻辑回归的最大似然估计三、梯度下降法1.求解函数的最小值最大值2.梯度下降法3.逻辑函数求导

cutercorley·2022-12-27 22:36

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度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

sherryhwang·2022-12-27 18:55

Pytorch深度学习实践第四讲反向传播

importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#tensor中包含data(w)和grad(loss对w求导)w=torch.Tensor

啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习

李奥去哪了·2022-12-26 22:12

math@间断点@微积分基本定理@变限积分求导公式

文章目录间断点第一类间断点跳跃间断点可去间断点例第二类间断点微积分定理第一基本定理变上限积分函数的导数定积分的角度原函数存在定理应用例例微积分第二基本定理变限积分求导公式例math@间断点@微积分基本定理

xuchaoxin1375·2022-12-26 18:22

sigmoid函数求导_可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条

作者|Hugegene译者|刘畅责编|Rachel出品|AI科技大本营(id：rgznai100)【导语】本文对梯度函数和损失函数间的关系进行了介绍，并通过可视化方式进行了详细展示。另外，作者对三种常见的损失函数和两种常用的激活函数也进行了介绍和可视化。你需要掌握关于神经网络训练的基础知识。本文尝试通过可视化方法，对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。损失函数和梯度下降之间的关系为了对

weixin_39639260·2022-12-26 15:17

激活函数之 Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU变形和Maxout

sigmoid函数求导这是sigmoid函数的一个重要性质。

奔跑的大西吉·2022-12-26 15:08

opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(3)--Sobel

前两篇只是吧水平方向和竖直方向求导进行了线性叠加,而实际上我们是用梯度大小描述陡峭程度#include#includeintmain(intargc,char**argv){if(argc::type&

traumland·2022-12-26 03:29

opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(4)--Canny

1.对图像分别进行x方向和y方向的求导2.计算每个像素的梯度大小3.把局部小于梯度最大值的点移走4.保留>最大threshold的部分,删除所有最大threshold的点,将其保留opencv的例子就不列出了

traumland·2022-12-26 03:29

l2范数求导_稀疏编码学习笔记（二）L2范数

L2范数除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数:||W||2。它也不逊于L1范数，它有两个美称，在回归里面，有人把有它的回归叫“岭回归”(RidgeRegression)，有人也叫它“权值衰减weightdecay”。这用的很多吧，因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题：过拟合。至于过拟合是什么，上面也解释了，就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大，也就是我

祁姝是个小欢喜·2022-12-25 19:58

目标检测之fasterRCNN：关于学习使用fasterRCNN做目标检测

首先大体采用的是迁移学习的思路，注主要是对模型迁移，在img做了切割和西工大及北航的数据集上进行一个交叉训练，这样使得RPN的网络外面的打分函数有了一个更好的0.7的结果，这个结果主要是通过对reLu这个网络进行求导发现这个函数的凸性问题从而得到局部最优

BigCowPeking·2022-12-25 17:46

【pytorch】—— 基础概念

了解：1.Autograd自动求导机制2.利用pytorch构建用于图像分类的人工神经网络特点：1.比numpy更加灵活，可以使用GPU计算2.高效深度学习研究平台3.所有Tensor类型默认都是基于CPU

fenfyue·2022-12-25 15:30

【论文速递】PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation

摘要自动驾驶系统中对细粒度感知的需求导致最近对单扫描LiDAR的在线语义分割的研究增加。

冯子材·2022-12-25 11:32

极大似然估计原理与实例

一般步骤：根据样本的概论分布，写出样本的联合概率似然函数对似然函数取对数求导解对数似然方程实例-掷硬币实验在掷硬币实验中，估计出现证明向上的概率θ\thetaθ\qqua

未央君@·2022-12-25 08:47

最优化案例整理

不过里面使用了数值法求导，没有用解析导

weixin_34194087·2022-12-24 18:05

神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度消失问题

ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。

普通网友·2022-12-24 18:48

pytorch学习笔记一：pytorch学习的路线图

1.gpu加速，tensor和autograd(向量和自动求导)2.神经网络工具箱gpu加速示例代码：importtorchimporttimeprint(torch.

爱学习的人工智障·2022-12-24 15:52

Pytorch学习笔记(一)

学习资料：Pytorch中文手册：参见PyTorch中文手册Pytorch深度学习实践：参见《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili知识点1：Pytorch基础—自动求导—backward

白首作舟·2022-12-24 15:49

【机器学习之数学】01 导数、偏导数、方向导数、梯度

按照定义求导数：\[f'(x)=\lim_{\Deltax\to0}\frac

weixin_30338481·2022-12-24 13:44

使用tensor与自动求导编写并训练一个线性回归器

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimprint(torch.__version__)#生成训练数据x=torch.rand(30,2)*10-5 w0=torch.tensor([2,-1],dtype=torch.float32)b0=torch.tensor([1.7],dtype=torch.float32)y=torch.ma

触手可温·2022-12-24 09:21

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