求导第29页

【IMU】【卡尔曼滤波】惯性导航误差微分方程与状态转移方程

惯性导航误差分析建模中一共有三个微分方程分别对应姿态误差微分方程速度误差微分方程和位置误差微分方程姿态误差微分方程n为东北天坐标系b为机体坐标系这里求出二者之间的转换关系就可以求出IMU的姿态这里旋转关系用旋转矩阵C表示对这个旋转矩阵求导

铃灵狗·2022-12-22 13:34

深度学习-图像分类篇 P3.1AlexNet网络-pytorch

哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接（一）AlexNet网络介绍1.1简介1、该网络的亮点：（1）使用传统的Sigmoid激活函数求导比较麻烦，而且在较深的网络中容易导致梯度消失现象，而ReLu函数能解决这两个问题

浅浅ch·2022-12-22 12:08

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN1、Qleaning框架2、值函数逼近增量式学习：随机梯度下降法增量式学习：半梯度算法线性逼近批学习方法非线性化逼近：神经网络前向网络前向网络的反向求导3

阿姝姝姝姝姝·2022-12-22 08:31

ccc-机器学习数学基础

xyz")sp.diff(sym_x**3-sym_x*3)也可以简单一点：str_expr="x**3-x*3"expr=sp.sympify(str_expr)sp.diff(expr)结果：1.链式求导

扔出去的回旋镖·2022-12-22 00:00

对比PyTorch、TensorFlow、JAX、Theano，我发现都在关注两大问题

如今回顾这些技术，我发现它们的关注点似乎都是如下两个问题：包含自动求导和并行在内的函数转换，例如vmap,pmap和pjit等；异构计算，CPU负责控制流，GPU/TPU负责张量计算和集合通信。

·2022-12-21 22:06

变量变换定理 THE CHANGE OF VARIABLES FORMULA

然后是对u求导数有dx=f‘(u)du。于是将其带入有：注意：这里我们必须把x极限改为u极限因为有：其中f是一个可逆的函数。所以给出替换（就是很简单的把上下限换一下啦！）

天天都在摸鱼的乐乐·2022-12-21 16:28

tensorflow01

深度学习框架介绍GPU加速自动求导神经网络APIubuntu下安装cudaanacondatensorflowpytorch

非畅6 1·2022-12-21 14:21

pytorch3 自动求导

pytorch3自动求导为什么写本博客前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。本博客定位帮助那些了解原理（指深度学习原理知道），想要实现自己想法的朋友。

自学小白菜·2022-12-21 13:17

2022 年 15 种最受欢迎的应用程序开发编程语言

应用程序最初旨在帮助提高生产力，例如电子邮件、日历和联系人数据库，但公众对应用程序的需求导致迅速扩展到其他领域，例如手机游戏、工厂自动化、GPS和基于位置的服务、订单跟踪和购票。

IT孔乙己·2022-12-21 10:16

【深度学习基础】01激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax系列及对应的变体

目录Sigmoid系列1.优点：输出[0,1]、平滑易于求导2.缺点：计算量大、梯度消失、不易收敛3.Sigmoid变体：HardSigmoid、Swish、Tanh系列1.优点：缓解梯度消失和不易收敛问题

TianleiShi·2022-12-21 08:40

矩阵求导（标量对矢量求导）

文章目录前言一、标量对向量求导二、例子1.y=wT∗xy=w^T*xy=wT∗x2.y=xT∗wy=x^T*wy=xT∗w2.y=xT∗An∗n∗xy=x^T*A_{n*n}*xy=xT∗An∗n∗x总结前言矩阵求导的学习记录一

七味老友·2022-12-21 08:38

Python编程实现用KNN算法对红酒分类功能

一、任务要求导入红酒数据集（load_wine），编写Python代码，完成以下任务：1、实现计算平均酒精含量的功能；2、实现对数据的标准化；3、使用kNN算法实现红酒分类功能二、代码实现fromsklearn.datasetsimportload_wineimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromskle

作业写不完的卑微小cookie·2022-12-20 20:22

深度学习的数学-导数和偏导数

文章目录前言正文导数的定义导数的含义及常见函数导数导数的性质分数的求导导数和函数最小值的关系（重点）函数的增减表偏导数多变量函数偏导数的求解（重点）多变量函数的极值问题（重点）躲不掉的拉格朗日总结前言本章主要记录机器学习里边比较重要且非常容易成为初学者拦路虎

藏锋入鞘·2022-12-20 19:05

机器学习中的数学基础--高等数学基础（一）

**机器学习中的数学基础--第一天**学习内容O(n)与o(n)极限求导方法费马定理拉格朗日中值定理泰勒展开学习内容1.0（n）与o（n）2.极限3.导数4.求导方法5.费马定理6.函数逼近7.泰勒展开

WslWslYYX·2022-12-20 19:02

人工智能数学基础--导数3：隐函数求导、对数求导法、参数方程求导法

一、隐函数概念用y=f(x)这种方式定义的函数叫显函数，而隐函数是指没有使用这种方式定义，而是用类似F(x,y)=0这种方程方式来定义x和y关系的方式。一般地，如果变量x和y满足一个方程F(x,y)=0，在一定条件下，当x取某区间内的任一值时，相应地总有满足这方程的唯一的y值存在，那么就说方程(x,y)=0在该区间内确定了一个隐函数。把一隐函数化成显函数，叫做隐函数的显化。例如从方程x+y-1=0

LaoYuanPython·2022-12-20 19:31

高等数学(微分学)

目录一.导数的定义二.导数的几何意义三.可导性四.直接求导法五.复合函数求导五.高阶导数六.隐函数的导数七.参数函数的导与微分一.导数的定义导数的定义1:\quadf′(x0)=lim⁡Δx→0ΔyΔx

亦可呀·2022-12-20 14:12

torch叶子节点才能保存grad，叶子节点如何修改才不变为中间节点，保留grad呢？使用data

#梯度存储在自变量中,grad属性中importtorchx=torch.tensor([3.0,5],requires_grad=True)#x设为可以求梯度，由他生成的变量均可求导x1=torch.tensor

look老猫·2022-12-20 13:04

建立tensor_叶子节点和tensor的requires_grad参数

在学习pytorch的计算图和自动求导机制时，我们要想在心中建立一个“计算过程的图像”，需要深入了解其中的每个细节，这次主要说一下tensor的requires_grad参数。

聊点学术·2022-12-20 13:03

Pytorch is_leaf 叶子张量

pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备

alien丿明天·2022-12-20 13:03

leaf 叶子(张量)

我们都知道tensor中的requires_grad()属性，当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准

Xiao J.·2022-12-20 13:03

pytorch 笔记：叶子张量

对于tensor中的requires_grad()属性,当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准备

UQI-LIUWJ·2022-12-20 13:02

第2章 Pytorch基础2

链接2.5Tensor与Autograd在神经网络中，一个重要内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，Pytorch是如何进行求导的呢？

sunshinecxm_BJTU·2022-12-20 13:01

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

二、叶子节点的作用PyTorch有自动求导的功能，当requires_grad=True时，PyTorch会自动记录运算过程，缓存运算中的中间参数，为自动求导做准备。

Candyerer·2022-12-20 12:00

以GradCAM为例的衍生算法分析

输入image通过CNN提取特征，经过FCLayer后得到某一类的logit，对其求导数，将每个channel的经过GAP处理，即可得到每一个channel对应的权重，再与channel对应相乘再累加

Vector Jason·2022-12-20 11:56

PyTorch：常见错误 inplace operation

有的时候会比较好发现，例如下面的代码：importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss=w.sum()loss.backward()执行loss对参数w进行求导

强劲九·2022-12-20 10:59

Pytorch(pip安装示例）

PyTorch提供的两个高级功能：GPU加速张量计算（如Numpy）动态神经网络，可自动求导，很灵活1、我的安装配置：pytorch1.12.1/python3.7/windows/cuda11.72、

Ama_tor·2022-12-20 09:22

一个关于数列递推的证明

(−1)r=1证明思路1构造函数，求导解微分方程，分部积分得出。证明:构造F(x)=∑k=0n∑r=0k(x)rr!(n−k)!(1)F(x)=\sum_{k=

心态与习惯·2022-12-19 19:04

pytorch 的一些介绍以及常用工具包展示

pytorch常用工具包四、pytorch注意点五、pytorch理解六、pytorch-Tensor1.tensor数据类型2.创建tensor相关的API3.tensor对象的API七、python自动求导八

人工智能有点·2022-12-19 18:34

机器学习—优化器与正则化

直接法就是直接对损失函数求导找出损失函数的全局最小值，但是这种方法具有两个局限性，首先损失函数必须是凸函数，其次损失函数倒数等于0的时候必须有闭式解，比如求解线性回归时，涉及到的矩阵的逆，可有些时候矩阵是不存在逆的

AI不错哟·2022-12-19 17:13

python计算二次函数_python构建计算图2——全连接层

(好久不更~)前文中，参照tensorflow的方式实现了简单的自动求导。接下来要在自动求导的基底(模板)上搭建简单的bp神经网络。计算图前文曾多次提到计算图，关于什么是计算图，有很多种说法。

weixin_39677027·2022-12-19 15:32

OpenCV-Python图像梯度 Sobel算子

图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。

imxlw00·2022-12-19 14:39

线性回归——基本使用和特点分析

线性回归的原型：y=wx+b代价函数：最小二乘法构造（y-y'）**2.sum()目标函数：对代价函数求导=0，找全局最小值对应W值线性回归特点：线性回归一定是一条直线，可能容易欠拟合；线性回归求解效率高特征选择

Sophia&Anna·2022-12-19 13:32

多分类 - 手写识别体-3层

需具备知识：二元函数的偏导数的求解和意义链式法则求导数据集的下载使用以下git命令克隆：gitclonehttps://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning

ScrapingBoy·2022-12-19 09:29

pytorch — 学习笔记

文章目录pytorch—学习笔记一、文档二、pytorch语法（一）辅助函数（二）数据结构三、pytorch用法（一）自动求导1.张量2.梯度3.计算图4.inplcae5.动态图（二）神经网络1.torch.nn2

pentiumCM·2022-12-19 09:25

Python图像锐化与边缘检测之Sobel与Laplacian算子详解

目录一.Sobel算子二.Laplacian算子三.总结一.Sobel算子Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

·2022-12-19 08:57

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)泰勒展开公式：其中:x就是我们数据的序列号了，x∈[0:100），x0=0，x1=1…x98=99。f(x)也就是我们的数据集了，数据集合的大小是100。

Nova555·2022-12-18 16:05

Educode--全连接层和激活函数的反向传播的实现

神经网络的反向传播在之前的实训中，我们学习了神经网络通过反向传播来计算每个参数的梯度，同时反向传播的核心思想是求导的链式法则，即：∂x∂l=∂f(x)∂l⋅∂x∂f(

风落寒冬·2022-12-18 09:31

图文+代码分析：caffe中全连接层、Pooling层、Relu层的反向传播原理和实现

维度K_，zz维度N_，则权值矩阵维度为N_行*K_列，batchsize=M_全连接层每个输出zi=b+∑jwijajzi=b+∑jwijaj1.1bottom_diff计算：对bottom_data求导

l_____r·2022-12-18 09:56

【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

其主要特点是直接对结构对象进行操作，因此不同于其他求解最优解的算法，遗传算法不存在求导和对函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。

Matlab科研辅导帮·2022-12-18 09:18

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

文章目录前言一、二分类二、逻辑回归三、逻辑回归的代价函数四、梯度下降法五、导数六、更多的导数例子七、计算图八、使用计算图求导数九、逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

(02)Cartographer源码无死角解析-(37) PoseExtrapolator→AddPose()、旋转向量(求导)变换成角速度

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式

江南才尽，年少无知！·2022-12-18 00:55

PyTorch的自动求导

1.4grad_fn1.5next_functions1.6retain_graph=Truebackward()1.7hook函数2.总结1.基本概念1.1requires_grad 如果需要对某个张量进行求导

强强学习·2022-12-17 15:20

机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR

提示：平时除了练习数据结构与算法之外，还需要学习这些机器学习知识文章目录机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR@[TOC](文章目录)题目逻辑回归LR详细推导，LR公式推导基本条件损失函数推导梯度求导回归和分类的区别

冰露可乐·2022-12-17 15:20

python求导函数_pytorch基础五（定义自动求导函数）

本人学习pytorch主要参考官方文档和莫烦Python中的pytorch视频教程。后文主要是对pytorch官网的文档的总结。代码来自pytorch官网importtorch#通过继承torch.autograd.Function类，并实现forward和backward函数classMyReLU(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(

weixin_39764379·2022-12-17 15:48

深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较

深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和

柚子味的羊·2022-12-17 15:45

PyTorch--2.1自动求导

PyTorch--2.1自动求导过程总结：当我们执行z.backward()的时候。这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性，执行求导的操作。

SUNNY小飞·2022-12-17 15:13

PyTorch定义新的自动求导（Autograd）函数

PyTorch定义新的自动求导（Autograd）函数pytorch官网提供了定义新的求导函数的方法（链接放在文章末尾了），官网举的例子，可能我比较笨，愣是反应了好一会儿才理解。

皮皮宽·2022-12-17 15:41

pytorch如何去定义新的自动求导函数

pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function并重写forward和backward函数，来定义自己的自动求导运算。

Python266·2022-12-17 15:05

一维二维_概率密度的卷积公式：一维&二维

求随机变量的概率密度有两种方法，一是定义法先求分布函数再求导，二是概率密度卷积公式(效率更高)，本文介绍了一维、二维概率密度的卷积公式，两种方法的异同请读者自行品味。

爱家小厨酱·2022-12-17 11:01

pytorch学习笔记（一）——基本操作，自动求导机制

四：pytorch基本操作1.检查pytorch是否安装成功print(torch.__version__)2.基本操作#基本使用方法x=torch.empty(5,3)#创建一个矩阵，很小的数，类似0print(x)#使用pytorch框架，必须将所有数据类型都转化成tensor格式，它是最小的一个计算单元x=torch.rand(5,3)#创建一个随机矩阵print(x)#初始化一个全零矩阵x

九磅十五便士°·2022-12-17 08:18

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