求导第33页

搭建深度学习框架（七)：softmax+交叉熵损失函数的实现

softmax函数实现如下：那么softmax函数对y求导，可得导数为：softma

枭志·2022-12-02 17:26

变限积分函数的求导

一、定义设函数f(x)f(x)f(x)在区间[a,b][a,b][a,b]上连续，设xxx为区间[a,b][a,b][a,b]上的一点，考察定积分∫axf(x)dx=∫axf(t)dt\int_a^xf(x)dx=\int_a^xf(t)dt∫axf(x)dx=∫axf(t)dt如果上限xxx在区间[a,b][a,b][a,b]上任意变动，则对于每一个取定的xxx值，定积分∫axf(t)dt\in

羽墨志·2022-12-02 17:26

变限积分的导数

99%90%E7%A7%AF%E5%88%86%E7%9A%84%E5%AF%BC%E6%95%B0/积分上限函数当定积分的上限为未知数x时，原定积分变成一个关于x的函数，称为积分上限函数设则变限积分求导设

Dear_Xuan·2022-12-02 17:23

解释一下积分变上限函数

它如何求导？广义的变上限函数求导方法–用牛莱公式一步到位！

半个冯博士·2022-12-02 17:51

变上限积分的求导

d∫0φ(x)f(t)dtdx=f(φ(x))φ′(x)\frac{d\int_{0}^{φ(x)}f(t)dt}{dx}=f(φ(x))φ'(x)dxd∫0φ(x)f(t)dt=f(φ(x))φ′(x)

FakeOccupational·2022-12-02 17:50

含参积分求导/积分上限函数求导/

定理：设f(x,y),fy(x,y)f(x,y),f_y(x,y)f(x,y),fy(x,y)都是闭矩形[a,b]×[c,d][a,b]\times[c,d][a,b]×[c,d],上的连续函数，又设a(y),b(y)a(y),b(y)a(y),b(y)是在[c,d][c,d][c,d]上的可导函数，满足a⩽a(y)⩽b,a⩽b(y)⩽ba\leqslanta(y)\leqslantb,a\leq

陌雨’·2022-12-02 17:49

每日一题/002/微积分/变上限积分函数求导问题

题目（2018年秋季学期中国农业大学高数A期末考试）：求ddx∫0xsin⁡(x−t)2 dx\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_0^x\sin(x-t)^2\,\mathrm{d}xdxd∫0xsin(x−t)2dx参考答案：令x−t=ux-t=ux−t=u则ddx∫0xsin⁡(x−t)2 dt=ddx∫x0sin⁡u2 d(x−u)=ddx∫x0sin⁡u2

陌雨’·2022-12-02 17:19

积分上限函数求导总结

情形一：dd x∫0xf(t)d t=f(x)\frac{\rm{d}}{{\rmd}\,x}\int_0^xf(t){\rmd}\,t=f(x)dxd∫0xf(t)dt=f(x)情形二：dd x∫0g(x)f(t)d t=f(g(x))g′(x)\frac{\rm{d}}{{\rmd}\,x}\int_0^{g(x)}f(t){\rmd}\,t=f(g(x))g'(x)dxd∫0g(x)f(t)

陌雨’·2022-12-02 17:47

梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案

一、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

小wu学cv·2022-12-02 17:15

公式向-完美解释梯度消失与LSTM

梯度消失的本质：由于RNN模型在时间维度共享参数矩阵，导致针对隐藏状态h求导时，循环计

JMXGODLZ·2022-12-02 15:24

Compareprice多平台跟得物比价

1、自有渠道是要求导入excel表格，至少需要货号和价格2个参数，也可以有尺码，放在格子指定的列上，程序就可以根据得物上已有的尺码和价格进行比价，在有尺码输入的情况下，还可以针对有尺码的价格进行计算利润

阿嚏个技术·2022-12-02 13:39

计算机视觉算法面试必备知识点（2022必会）

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

秃顶·2022-12-02 13:37

使用DSFD检测DarkFace数据集过程

2.修改DSFD源码中demo.py部分：test_oneimage()：deftest_oneimage():#loadnet#影响网络的自动求导机制，使网络前向传播后不进行求导和反向传播（仅测试时使用

还好0000·2022-12-02 13:52

机器学习-Ridge 岭回归

前言：当alpha值为0，求解过程和最小二乘法是一样的优点：可以防止矩阵不可逆惩罚某个维度权重系数过高一岭回归原理输入：m个样本,n个维度:标签值模型其中w为权重系数[n,1]求解：w算法推导对w求导，

明朝百晓生·2022-12-02 05:17

Ridge回归*

普通线性回归求解方法：1.最小二乘（目标求导=0，得到线性方程，直接解出回归稀疏，但是求解过程涉及求

Michael_Flemming·2022-12-02 05:16

pytorch框架学习笔记

文章目录tensor声明操作与Numpy交互建立GPU的device自微分（求导）张量激活梯度激活神经网络搭建（torch.nn）损失函数及优化策略训练tensor声明importtorch#全新创建x

ZRX_GIS·2022-12-02 05:34

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 锐化、边缘检测

还是叫明·2022-12-02 02:25

pytorch autograd.grad

在pytorch的计算图里只有两种元素：数据（tensor）和运算（operation）运算包括：加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算。

你回到了你的家·2022-12-01 18:05

l2范数求导_向量的L2范数求导

回归中最为基础的方法,最小二乘法.\[\begin{align*}J_{LS}{(\theta)}&=\frac{1}{2}{\left\|A\vec{x}-\vec{b}\right\|}^{2}\quad\\\end{align*}\]向量的范数定义\[\begin{align*}\vecx&=[x_1,\cdots,x_n]^{\rmT}\\\|\vecx\|_p&=\left(\sum_{

扫盲君·2022-12-01 16:03

矩阵函数——矩阵函数求导

3.6矩阵函数求导3.6.1积分与求导定义设m×nm\timesnm×n阶矩阵A(x)=(aij(x))m×nA(x)=\left(a_{ij}(x)\right)_{m\timesn}A(x)=(aij

AmosTian·2022-12-01 16:27

求导的扫盲

文章目录基本公式（记住，背会）一些重要的高阶导数公式某点处的导数计算某点处的导数值使用导数的定义计算导数与微分的四则运算四则运算求导的基本公式基本公式（记住，背会）(C)′=0\left(C\right

iml6yu·2022-12-01 16:15

最速下降法解析（理解笔记）

我们在高中或本科时期就了解到：当函数存在解析形式且容易进行求导（f(x)f(x)f(x)在最优点x∗x^*x∗附近可微），那么x*是局部极小点的必要条件为：df(x∗)=0df(x^*)=0df(x∗)

晓晨的博客·2022-12-01 11:12

Python实现逻辑回归实战(完整版)--内附详细代码

在实现之前，先来解答一下大家对于上一篇的问题1.有人疑惑这里第四行为什么是根据sigmod求导公式进行推导，明明是hw函数。上一篇我们看到hw函数的形式：而我

一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:49

逻辑回归模型logistic原理详解

为了进行分类任务，我们需要将实值z转化成[0,1]，我们首先想到的最理想的就是单位跃阶函数，即：但是单位跃阶函数并不连续，并不能处处求导，不利于后续计算。

一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:38

深度学习之线性回归

定义模型——>定义损失——>训练数据——>参数学习线性模型线性模型可以看成是单层的神经网络单层神经网络：带权重的层为1衡量预估质量（偏差）1/2方便求导训练数据*参数学习（损失模型）*

Summerke123·2022-12-01 10:25

深度学习之自动求导（代码）

一个简单例子x=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)print(x.grad)#默认值为None#此时y是一个标量y=2*torch.dot(x,x)print(y)#通过反向传播计算y关于x的每一个分量的梯度y.backward()print(x.grad)#梯度应该为4

Summerke123·2022-12-01 10:25

跟着李沐学深度学习-矩阵计算-detach,backward函数

如果y是标量x是相邻则求导是x维度相同的向量。如果y是向量x是标量，那么求出来的导数和y维度相同。

五道口职业技术学院-吴彦祖·2022-12-01 10:24

深度学习之矩阵计算

目录矩阵计算（求导数）标量导数亚导数：遇到导数不可微的函数可采用分段函数表示导数梯度物理意义：深度学习的应用：梯度计算向量链式法则自动求导计算图显式构造隐式构造自动求导的两种模式复杂度求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤矩阵计算

Summerke123·2022-12-01 10:54

3.矩阵计算及导数基础

1.标量对向量求导x是列向量，y是标量，求导之后变成了行向量ps：x1^2+2x2^2这个函数可以画成等高线,对于（x1，x2）这个点，可以做等高线的切线，再做出正交方向（2，4），这个正交方向和梯度是一样的

chnyi6_ya·2022-12-01 10:53

一元多项式求导 (25)

1010.一元多项式求导(25)时间限制400ms内存限制32000kB代码长度限制8000B判题程序Standard设计函数求一元多项式的导数。

evil_1_live·2022-11-30 21:13

C语言实现——一元多项式运算器

/*程序简介：功能：对多项式求值，求导，两多项式相加，相减，相乘等运算作者：xuqg时间：2019.9.19*/#include#include#includetypedefstructNodeType

改改改不完的Bug......·2022-11-30 21:12

【基础编程】一元多项式求导

一元多项式求导题目要求：设计函数求一元多项式的导数。输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

墨客T·2022-11-30 21:12

PAT 1010 一元多项式求导题目解析 C语言实现

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160题目解析

北秋i·2022-11-30 21:12

PAT 1010 乙等（一元多项式求导）c++

1010.一元多项式求导(25)时间限制400ms内存限制65536kB代码长度限制8000B判题程序Standard设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为n*xn-1。）

Jierk_liu·2022-11-30 21:40

一元多项式求导 (25) Python 2 编译

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为n*xn-1。）输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式：以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为“00”。输入样例：34-5261-20输出样例：123-10160a

weenjoy·2022-11-30 21:40

DS||一元多项式的求导

请编写程序对输入的一元多项式进行求导，并输出求导的结果。输入输入为一个一元多项式，按照降幂依次输入每个单项式的系数和指数，并以-1-1作为结束。系数和指数均为整数，指数不小于0。

Lhw_666·2022-11-30 21:34

问题求解与实践-简单数值计算

第1关：一元多项式化简与求导任务描述编写程序实现对一元多项式的化简，求导以及求值。多项式系数为整数或小数，小数精度为小数点后4位（直接截位方式），浮点数数据类型设定为double。

Ssaty.·2022-11-30 21:02

LK光流对两张图配准

根据目标函数求导，推导可得：光流算法，输入是ref帧图像的特征点坐标；输出是tar帧图像的特征点坐标。在此处还需要设置一些额外的参数

狗庄欺人太甚·2022-11-30 20:28

tensor.item()、tensor.tolist()方法使用举例

该操作是不能微分的；即不可求导，不能调用backward()方法进行反向传播。

我说你别说·2022-11-30 19:23

人工智能之数学基础----指数函数和对数函数

本章主要回顾指数函数和对数函数，指数函数和对数函数求导回顾指数函数和对数函数的基础知识eee的定义和性质如何对指数函数和对数函数求导指数函数和对数函数的极限求解对数函数的微分基础知识下面的数表示是一个以

冯成毅·2022-11-30 17:08

Tensorflow2.0常用函数

常用函数1.张量生成数据类型如何创建一个Tensor2.常用函数2.1基本2.2axis2.3tf.Variable2.4TensorFlow中的数学运算2.5矩阵乘2.6特征与标签2.7函数对指定参数求导

Rocket,Qian·2022-11-30 17:38

函数求导简介

求导公式(xn)′=nxn−1(x^n)'=nx^{n-1}(xn)′=nxn−1(ex)′=ex(e^x)'=e^x(ex)′=ex(ln⁡x)′=1x(\lnx)'=\dfrac1x(lnx)′=x1

tanjunming2020·2022-11-30 17:04

导数基础整理

系统学习导数的定义和介绍导数的定义和介绍习题函数求导简介复合函数求导导数练习习题反函数求导反函数求导习题高阶导数简介高阶导数习题特殊函数求导（底数和指数都含x）隐函数求导隐函数求导例题隐函数求导例题及解析参数方程求导参数方程求导习题导数求切线导数求切线例题习题导数的定义和介绍习题导数练习习题反函数求导习题高阶导数习题隐函数求导例题隐函数求导例题

tanjunming2020·2022-11-30 17:04

复合函数求导法则

uuu和vvv都是关于自变量xxx的函数。加减形式：(u±v)′=u′±v′\bm{\left(u\pmv\right)'=u'\pmv'}(u±v)′=u′±v′相乘形式：(uv)′=u′v+uv′\bm{\left(uv\right)'=u'v+uv'}(uv)′=u′v+uv′相除形式：(uv)′=u′v−uv′v2\bm{\left(\frac{u}{v}\right)'=\frac{u'

lcg_magic·2022-11-30 17:31

函数相乘和相除的导数及证明

函数求导简介函数相乘求导[f(x)⋅g(x)]′=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)[f(x)\cdotg(x)]'=f'(x)g(x)+f(x)g'(x)[f(x)⋅g(x)]′=f′(x)g(x

tanjunming2020·2022-11-30 17:30

线性回归的从零开始实现

画散点图要引入的包importmatplotlib.pyplotaspltbackward()函数实现反向传播求导，可用于自动求导下面直接看一下完整代码吧，一些注释写在代码里了%matplotlibinline

SJLX·2022-11-30 14:36

pytorch 线性回归从零开始实现

pytorch线性回归从零开始实现自动求导函数backward()生成数据集图形显示读取数据查看数据模型训练初始化模型参数设置可追踪定义模型损失函数优化算法模型训练结果自动求导函数backward()参考链接

论搬砖的艺术·2022-11-30 14:02

线性回归模型求解

线性回归模型求解1.线性回归损失函数推导1.1相关函数1.2损失函数推导1.3总结2.损失函数求解推导2.1矩阵运算法则2.2损失函数求解【求导】1.线性回归损失函数推导1.1相关函数线性回归函数y(i

荼靡，·2022-11-30 12:56

机器学习笔记（李沐6-11）

六.矩阵计算1.亚导数：将导数扩展到不可微的函数举个例子,假设是y=|x|,在x=0x=0x=0时的导数不存在,但是我们可以假设其存在,令其在1和-1之间2.将导数拓展到向量3.向量与向量求导会得到矩阵

Jeffrey-zh·2022-11-30 11:40

pytorch神经网络初级架构及简单预测模型实现

torch.empty,torch.randn,torch.add,x*weights=x.mm(weights)……2.requires_grad在定义数据时，加入requires_grad=True，表示自动求导

被迫营业GGG·2022-11-30 10:44

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