求导第31页

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉

goldqiu·2022-12-14 19:38

李群李代数：李代数求导

雅可比雅可比分为左乘雅可比和右乘雅可比，分别记为JlJ_lJl和JrJ_rJr。左乘雅可比即为李代数se(3)中的JJJJl=J=sin⁡θθI+(1−sin⁡θθ)aaT+1−cos⁡θθa∧J_l=J=\frac{\sin\theta}{\theta}I+\Bigl(1-\frac{\sin\theta}{\theta}\Bigr)aa^T+\frac{1-\cos\theta}{\theta

Jason.Li_0012·2022-12-14 19:38

SE(3) 上的李代数求导（推导过程）

SE(3)上的李代数求导（推导过程）变量基本形式ppp是一个三维向量，其齐次形式为p=[p1](0)p=\begin{bmatrix}p\\1\end{bmatrix}\tag{0}p=[p1](0)TTT

Sunsetfmb·2022-12-14 19:06

机器学习-西瓜书、南瓜书第三章

求解均方误差最小化的过程称为参数估计其实就是对w，b分别求导，令其等于0，找到最优的闭式解(解析解)。

GoAI·2022-12-14 16:28

机器学习7-逻辑斯蒂回归实现西瓜数据集2.0的二分类

文章目录1什么是逻辑回归1.1Sigmoid函数介绍2逻辑回归公式推导2.1损失函数推导3逻辑回归迭代公式3.1函数特性3.2求导过程4逻辑回归实现西瓜数据集2.0的分类我们在实现西瓜数据集2.0分类之前先讲讲逻辑回归的原理

Aaron-ywl·2022-12-14 15:09

要点初见：开源AI绘画工具Stable Diffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（下）

StableDiffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（上）_BingLiHanShuang的博客-CSDN博客二、StableDiffusion代码分析7、关闭PyTorch内部新参数的自动求导

BingLiHanShuang·2022-12-14 12:35

20. 数值稳定性--梯度爆炸和梯度消失

对第二行公式解释如下，并且对于为什么得到对角矩阵，可以举例[5x,4y,3z]对[x,y,z]求导：ps：我认为Wt要不要转置，是取决于如何排布ht以及Wt的

chnyi6_ya·2022-12-14 12:00

目标检测常用的损失函数

L1损失(均方误差MSE)优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别的稳健，因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。

多动的老鼠·2022-12-14 11:14

python遗传算法多目标_小知识：什么是遗传算法

其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；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。

weixin_39758048·2022-12-14 09:50

297个机器学习彩图知识点（2）

1.类别特征2.链式求导3.卡方应用4.卡方5.分类6.训练7.混淆矩阵8.CP9.累计分布函数10.维度之咒11.数据增强12.代表点聚类13.决策树回归14.决策树15.导数16.特性矩阵17.行列式

冷冻工厂·2022-12-14 06:24

297个机器学习彩图知识点（7）

1.均方误差2.均值漂移3.小批量随机梯度4.损失函数最小值5.闵可夫斯基距离6.参数化建模7.偏导数8.相关系数9.感知机学习10.感知机11.普拉托变换12.多项式回归13.幂函数求导14.精确度15

冷冻工厂·2022-12-14 06:45

【OpenCV学习】第16课:图像边缘提取 - Sobel算子详细剖析(图像梯度)

再图像特征提取丶对象检测丶模式识别等方面都有重要作用如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数，delta=f(x)-f(x-1),delta值越大，说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强如果你已经忘记了数学求导什么的概念

天狗下凡·2022-12-13 20:09

使用BP网络逼近函数-matlab

二、逼近网络的结构神经元结构：三、计算开始（核心运算就是求导）第一部分：前向传播隐含层神经元

啊哦小小小小萌·2022-12-13 19:08

BP神经网络用于PID参数整定学习笔记

sigmoid函数：一般常用这个函数对这个函数求导：Tanh函数Tanh函数的图像如上图所示。

阿Q学长·2022-12-13 11:05

神经网络——常见的回归损失函数

L1Loss、L2Loss和SmoothL1Loss三个损失函数的图像公式如上，分别对其求导：公式中的x都是boundingbox四个坐标点与groundtruth四个坐标点的差值，四个点分别

不说话装高手H·2022-12-13 09:20

激活函数——tanh函数

其曲线如下所示：**ii:**求导参考资料：https://baike.baidu.com/item/tanh/19711736?fr=aladdin

S6969S·2022-12-13 07:52

pytorch 介绍

不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络.PyTorch提供了两个高级功能：1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）2.包含自动求导系统的深度神经网络与tensorflow,caffe

路新航·2022-12-12 19:38

第3关：Lambda 表达式——python求函数f的导数

帮一个非计算机科班的作业(educoder上的），感觉有点绕，题目如下：如需答案，直接翻到最后就行刚开始自己百度上直接搜，基本上都是用的库函数去求导的，然后自己仔细思考了一会儿，通过了，在此分享给各位学弟学妹参考

qq_43620191·2022-12-12 17:34

贝叶斯HPO基本流程

面对这个问题，无论是从单纯的数学理论角度，还是从机器学习的角度，我们都已经见过好几个通俗的思路：1我们可以对f(x)f(x)f(x)求导、令其一阶导数为0来求解其最小

吓得我泰勒都展开了·2022-12-12 16:22

0901权重衰退

处理过拟合控制模型容量：1.模型参数变少2.模型参数范围变小权重衰退：为处理过拟合的用得比较多的方法最理想的状态是达到0.1/2是为了求导后计算方便（系数为1了）前面是严格限制了范围，故为硬性限制，而此处是增加了一个罚项

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-12 14:18

唐宇迪学习笔记8：逻辑回归算法

机器学习算法选择3、逻辑回归的决策边界Sigmoid函数1、公式2、图像3、解释二、化简与求解Sigmoid函数1、预测函数2、分类任务3、解释Logisticregression1、似然函数2、对数似然3、求导过程

小丑呀~·2022-12-12 13:32

自己动手用Python编写神经网络

第一章介绍了神经网络中所用的数学思想，包括矩阵乘法，矩阵求导等。第二章介绍如何使用Python实现一个三层的全连接神经网络（或者说多层感知机网络，MLP），识

花花生·2022-12-12 12:02

pytorch基础（二）：构建简单的神经网络

文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结前言本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度

麻衣带我去上学·2022-12-12 08:59

深度学习基础

优点：平滑，易于求导。缺点：激活函数计算量大，容易出

青年君·2022-12-12 00:35

机器学习小白手推一元线性回归[附代码]

手推一元线性回归【机器学习小白】手推一元线性回归（附代码）引言线性回归提出问题用例说明最小二乘法损失函数残差公式损失函数原型和方差（SSE）均方误差（MSE）均方根（RMSE）参数估计——最小二乘法对参数a的求导过程对参数

RACE_NULL·2022-12-11 17:32

pytorch中的Optimizer的灵活运用

pytorch可以自动求导梯度，不过要对需要求梯度的tensor设置为“requiresgrad=TRUE"。

special_hang·2022-12-11 11:22

对数几率回归模型

不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。

臭小子222·2022-12-11 01:42

计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》

它的缺点就是0点附近不能求导，不方便求解，而且不光滑，网络也不是很稳定，所以我们设计一个在0点附近使用一个平方函数，让它显得很平滑，这里通过一个超参数来控制平滑区域。平滑L1

寅恪光潜·2022-12-11 00:05

【数学基础】简单易懂的张量求导和计算图讲解

这是“标量对标量”求导数。

风度78·2022-12-10 21:01

RNN-BPTT 笔记

RNN（二）·BPTT算法-知乎其中：这一步划红线的地方是如何理解的：从这张图可以大概看出Lt和W的关系：我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数（这里将所有激活函数当线性函数去简化推导的复杂性），然后求导

fire_lch316·2022-12-10 11:33

pytorch学习笔记：task01-task04

pytorch学习笔记Task01pytorch安装Task02PyTorch基础知识1、张量（1）简介（2）常见的构造Tensor的函数（3）常见操作（4）广播机制2、自动求导（1）autograd简介

qq_32795481·2022-12-10 11:55

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导：查了好多笔记都是抄抄抄，中间有一步很简单但很关键，都没有展示，只能上笔了，记录一下：sigmoid函数：sigmoid(wx)=η(wx)=11+exp

dingopark·2022-12-10 08:46

用python写bp神经网络作价格预测_bp神经网络预测python

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。梯度下降示意图现在，我们要求当w等于什么的时候，J(w)能够取到最小值。

weixin_39622568·2022-12-10 06:57

Machine Learning第二讲[多变量线性回归] -（二）计算参数分析

1、提到最优值，一般会想到利用求导的方法，如下图：但是按照微积分的方法，将这些求导后的等式求解后得到the

nana-li·2022-12-10 04:17

李沐深度学习-ch03

求出最小化损失得到学习的参数，wi和b最终的显示解，是损失函数求导之后，导数为0的地方。因为损失函数是凸函

Forever^^??·2022-12-09 22:52

最小化重投影误差(BA法)求解PnP

1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识

瀚文文文问问·2022-12-09 19:09

李代数的求导及扰动模型

1.引言李代数的求导以及扰动模型有什么用？当然就是求导的用，但在什么情况下需要求导，在机器人领域和3d视觉领域当然是函数的变量是旋转矩阵或变换矩阵，多发生在优化问题上！

瀚文文文问问·2022-12-09 19:39

学习中碰到的一些优化工具包和库

学习线性回归的权重，例如:FaceAlignmentat3000FPS中：minWt∑i=1N||△s^ti−WtΦt(Ii,St−1i)||22+λ||Wt||22权重Wt的学习，其也可以闭合形式的求解，即关于Wt求导

机器学习的小学生·2022-12-09 17:00

最小二乘法曲线拟合原理

将a0，a1…an作为变量，对上式进行偏分求导，得到n+1组方程：可以简化为：MA=B，则A=

zhoufm260613·2022-12-09 16:38

深度学习英文缩写_深度学习相关专业词汇简称汇总

作者是深度学习的初学者，经由导师指导，稍微学习了解了一下RNN、LSTM的网络模型及求导，打算在这里分享一下，欢迎各种交流。

索嵩·2022-12-09 15:39

Tensorflow2.0学习笔记一(B站课程【北京大学】Tensorflow2.0)

Tensorflow2.0学习笔记一创建张量Tensor强制将tensor转换为数据类型理解axistf.Variabletensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数对指定参数进行求导运算

Chen的博客·2022-12-09 15:51

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法_（全面，深入)

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法前言用法Demo1:最简单的Demo2：GradientTape的嵌套两层嵌套分别对不同的变量求导，外层的求导依赖于内层的结果。

MasterQKK 被注册·2022-12-09 12:01

Lecture4 神经网络与反向传播(1)

2.应用场景在特定情况下，神经网络的损失函数就是需要求导的函数f(x)，而训练集的数据和神经网络的权重就是输入x。

pinkshell_1314·2022-12-09 07:43

LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)

一、LSTM反向传播介绍LSTM的反向传播过程相对复杂，主要因为其对应的控制门较多，而对于每一个控制门我们都需要求导，所以工作量较大。首先我们根据LSTM结构图分析一下每个控制门的求导过程。

量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-09 07:36

Lecture3：神经网络与反向传播

目录1.计算图2.反向传播与计算图2.1第一个例子2.2第二个例子--sigmoid2.3第三个例子--MAX门2.4第四和例子--对于向量的梯度3.神经网络4.常见矩阵求导公式4.1标量对向量求导4.2

Courage2022·2022-12-09 07:05

小徐科研杂记——Deep Supervision(深监督)

深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。

多吃蔬菜身体好·2022-12-08 21:28

深度学习中常见的损失函数（L1Loss、L2loss）

MeanAbsoluteError,MAE）是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的平均值，公式如下：优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解缺点：在中心点是折点，不能求导

脑袋里都是水·2022-12-08 21:16

Pytorch初步应用

构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型,并对其自动求导

AI耽误的大厨·2022-12-08 19:46

有关于torch.autograd.grad

torch.autograd模块给用户提供了一个自定义求导的接口。torch.autograd.grad可以手动地将loss对某部分参数进行梯度求导，特别适用于debug和观测。

Reza.·2022-12-08 17:01

数字图像处理篇（6）边缘检测原理及其算子

目录一、引言1、图像中的求导2、梯度二、理想情况边缘检测1、Roberts算子2、Prewitt算子与Sobel算子3、Laplacian算子三、非理想状态下的边缘检测1、LoG高斯-拉普拉斯算子2、canny

计算机鬼才～·2022-12-08 17:22

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