L1-L2范数第12页

数学分析中的范数

在线性代数以及一些数学领域中，范数（norm）的定义是：afunctionthatassignsastrictlypositivelengthorsizetoeachvectorinavectorspace

zxm8513·2023-01-27 14:38

正则化项

名称说明缺点L0让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多难以收敛L1让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多，会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0L2L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根

hello风一样的男子·2023-01-27 02:39

固定学习速率的梯度下降法MATLAB实例

可以对于凸函数（可以理解为只有一个极值点，极值点就是最值点，而非凸函数有多个极值点），通过设定一个初始点，使其沿着负梯度方向每次移动一定的距离到下一个点，以迭代的方式部段进行下去，通过设定最大迭代次数以及梯度的二范数

CDUT-yanggeng·2023-01-26 16:41

Task6 神经网络基础

（和线性模型对比，线性模型的局限性，去线性化）深度学习中的正则化（参数范数惩罚：L1正则化、L2正则化；数据集增强；噪声添加；earlystop；Dropout层）、正则化的介绍。深度模型中

_一杯凉白开·2023-01-26 14:31

7.3 矩阵范数

定义向量有范数，矩阵也有范数，定义和向量范数类似，不过多了一条要求。

醒过来摸鱼·2023-01-26 10:36

7.4 诱导范数

前面一篇文章说过，把向量范数的计算方法用在矩阵上，不能用相同的名字。那什么样的矩阵范数才能用向量范数相同的名字呢？答案就是诱导范数。

醒过来摸鱼·2023-01-26 10:00

最近看的一些资料，把链接整理一下

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995--这篇博客将范数在机器学习里面的应用讲的很清楚

Lr_AI·2023-01-26 01:39

【TensorFlow2.0】张量合并&分割、数据统计、比较、填充与复制、数据限幅、高级操作

文章目录一、张量合并与分割1.1合并1.2分割二、张量数据统计2.1向量范数2.2最值、均值、和三、张量比较四、张量填充与复制4.1填充4.2复制五、数据限幅六、高级操作6.1tf.gather()6.2tf.gather_nd

不断进步的咸鱼·2023-01-24 15:37

笔记-Principal Component Analysis based on L1-norm Maximization（PCA主成分分析）

传统的L2-PCA方法在许多问题上取得了成功，但是由于L2范数容易出现异常值，从而扩大了较大范数的异常值的影响。基于L1范数的方法比基于L

Joey Twan·2023-01-24 11:53

【电商数仓】关系建模与维度建模、维度表和事实表、几种维度模型、数仓建模原则

星型模型（2）雪花模型（3）星座模型（4）模型的选择4数据仓库建模（1）ODS层（2）DIM层和DWD层选择业务过程声明粒度确定维度确认事实（3）DWS层与DWT层（4）ADS层1关系建模与维度建模如何规范数仓的表格

OneTenTwo76·2023-01-23 14:57

蓝田心语·2023-01-22 07:36

Matlab技巧

、pdist重复数组：repmat随机选取整数：randperm，randi归一化处理：mapminmax判断数组中是否出现某个元素：ismember分贝与功率的转化：db2pow，pow2db，db范数的泰勒级数展开

小P同学L·2023-01-21 19:05

torch.nn.functional.normalize详解

torch.nn.functional.normalizetorch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数

Cretheego·2023-01-20 13:33

深度学习实战第4章深度学习正则化笔记

参数范数惩罚便是最具有代表性的通用参数惩罚措施。5.有

醉一心·2023-01-20 01:06

pytorch 如何在训练过程保证分类层的分类中心保持为单位化的中心

在分类问题中，最后的一层线性分类层，里面的每个向量相当于是各个类的中心，为了让不同类之间的类中心保持一致的范数，也就是都保证其为单位向量，我们可以在每次进行forward()之前进行一个分类层的参数标准化操作

Tchunren·2023-01-19 18:11

sklearn数据预处理（三）归一化

为什么使用归一化归一化是缩放单个样本以具有单位范数的过程。归一化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化的前提。

Rich Dad·2023-01-19 15:43

scikit-learn数值缩放、归一化、标准化常用方法

1、normalize归一化normalize归一化可以沿着矩阵任意轴进行，如果选择l2归一化，axis=0,就是将每个元素除以元素所在列的l2范数。normalize函数的参数列表如下：参数参数描

胖胖大海·2023-01-19 15:10

Sklearn标准化和归一化方法汇总(3)：范数归一化

Sklearn中与特征缩放有关的五个函数和类，全部位于sklearn.preprocessing包内。作为一个系列文章，我们将逐一讲解Sklearn中提供的标准化和归一化方法，以下是本系列已发布的文章列表：Sklearn标准化和归一化方法汇总(1)：标准化/标准差归一化/Z-Score归一化Sklearn标准化和归一化方法汇总(2)：Min-Max归一化Sklearn标准化和归一化方法汇总(3)：

Laurence Geng·2023-01-19 15:08

初学者之路——————pix2pix（补）

L1指的是一维范数损失函数，主要是目标值和估计值的绝对值偏差。CGAN可以将输入图像作为条件，通过学习输入图像和输出图像之间的映射关系，从而得到预期的目

MapleCL·2023-01-19 15:51

LaTex常用技巧6：矩阵编写总结

无括号矩阵圆括号矩阵方括号矩阵大括号矩阵行列式范数分块矩阵竖实线竖虚线横实线横虚线其他要点横三点竖三点斜三点记录：无括号矩阵使用\begin{array}\end{array}\begin{array}

小林up·2023-01-19 10:35

6.7 向量范数

文章目录范数定义向量的1-范数向量的2-范数向量的p-范数向量的∞\infty∞-范数范数定义赋范线性空间normedvectorspace，是定义了向量范数的线性空间。

醒过来摸鱼·2023-01-18 19:00

numpy矩阵操作

np.dstack()深度连接np.stack()np.newaxis新增加一个维度np.append()矩阵的复制np.tile()np.repeat()np.ones_like(x)矩阵的计算求矩阵的逆求矩阵的范数

~Zephon~·2023-01-18 18:09

torch.nn.MSELoss用法

MSELOSSCLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction:str='mean')创建一个标准来测量输入x和目标y中每个元素之间的均方误差（L2范数平方

仁义礼智信达·2023-01-18 14:57

《Generalized Focal Loss V1》论文笔记

参考代码：GFocal这篇文章会探讨将目标检测中边界框的回归问题转换为概率分布的问题，因而需要从传统的边界框范数与IoU回归思想转换到边界框的概率分布上来。

m_buddy·2023-01-18 10:50

标准化和归一化概念澄清与梳理

featurescalingscaling)的主要手段，其核心原理可以简单地理解为：让所有元素先减去同一个数，然后再除以另一个数，在数轴上的效果就是：先将数据集整体平移到有某个位置，然后按比例收缩到一个规定的区间内（范数归一化除外

Laurence Geng·2023-01-18 09:55

带你秒懂向量与矩阵的范数(Norm)

为什么要引入范数？我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化。

老实人小李·2023-01-17 08:25

python行列式计算不使用numpy_Python:使用Numpy解决线性代数问题

常见的矩阵操作，矩阵转置、逆矩阵、伴随矩阵、方阵的迹、行列式、范数#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonOct816:02:572018Python3.6scipy1.1.0

weixin_39906192·2023-01-17 08:55

numpy常见方法使用

numpy常见方法常见方法（查表）广播机制标量和数组二维数组之间的操作基本运算向量内积向量范数和矩阵范数矩阵乘法python基础内容（点击查看）numpy生成数组方法（以下内容均是个人理解，如有偏差，请多多指教

小王做笔记·2023-01-17 08:54

向量范数与矩阵范数

1.范数(norm)的意义要更好的理解范数，就要从函数、几何与矩阵的角度去理解。

五癫·2023-01-17 08:24

python数字和矩阵_NumPy向量与矩阵的范数

11.NumPy范数计算监督机器学习问题规则化参数的同时最小化误差，最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。

weixin_39837207·2023-01-17 08:24

范数的意义与计算方法

1.范数的意义范数可以简单的理解为“距离”。由于向量是既有大小又有方向的量，所以向量是不能直接比较大小的，但是范数提供了一种方法，可以将所有的向量转化为一个实数，然后就可以比较向量的大小了。

Laurence Geng·2023-01-17 08:53

基于PyTorch的SSD训练SAR数据集（二）

所谓正则化就是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项包括L1正则化（L1范数）----线性回归模型和L2正则化（L2范数）-----岭回归vgg网络的conv4_3特征图大小38X

是谁的兴啊·2023-01-17 07:35

如何判断numpy的各种方法中axis应该等于0还是等于1

对于一个numpy的二维矩阵，在对其进行求和numpy.sum()、求范数numpy.linalg.norm()、拼接numpy.concatenate()等操作时，有时需要指定维度，但由于理解上的差异

江湖夜雨abc·2023-01-16 09:24

机器学习的数学基础矩阵论与概率论

1.3矩阵和向量相乘结果1.4向量和矩阵的范数归纳1.5如何判断一个矩阵为正定？1.6导数偏导计算1.7导数和偏导数有什么区别？1.8特征值分解与特征向量1.9奇异值与特征值有什么关系?

Hust_Shine·2023-01-15 18:39

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

【机器学习】全面归纳距离和相似度方法(7种)

风度78·2023-01-15 13:21

PyTorch - 损失函数

文章目录L1范数损失SmootchL1Loss均方误差损失二分类交叉熵损失CrossEntropyLoss和NLLLoss计算交叉熵损失KL散度损失余弦相似度损失多分类多标签损失L1范数损失实际上就是曼哈顿距离

伊织code·2023-01-15 09:26

泛函分析笔记2：赋范空间

在度量空间中，我们重点关注的是两个元素之间的距离，而这一部分要引出来的赋范空间中，则对每个元素本身也赋予了“范数”，也就是“长度”。

Bonennult·2023-01-15 07:32

泛函分析笔记3：内积空间

我们前面讲了距离空间、赋范空间，距离空间赋予了两个点之间的距离度量，范数赋予了每个点自身的长度度量，而范数则可以导出距离。

Bonennult·2023-01-15 07:31

【泛函分析】 2 赋范线性空间

1线性空间满足加法数乘的线性运算线性包spanA：凸包coA：即有限凸组合组成的集合同构：是双射且线性流形:线性子空间对某个向量的平移，2赋范线性空间2.1定义1.准范数：[1]正定性：；[2]三角不等式

xzen·2023-01-15 07:00

泛函分析3——线性空间和赋范线性空间总结

文章目录线性空间的10条特性线性空间的子集子空间和凸集商空间直和赋范线性空间商空间的范数和商映射赋范线性空间的完备性线性空间的10条特性[1]x+y∈X[1]x+y\inX[1]x+y∈Xwheneverx

菜且凶残_2017·2023-01-15 07:27

泛函分析笔记(六) 向量空间

文章目录1.向量空间1.1.Hamel基2.赋范向量空间2.1.商空间2.2.商范数1.向量空间1.1.Hamel基2.赋范向量空间2.1.商空间2.2.商范数1.向量空间这回要重学小学的四则运算了加法和数乘

豆沙粽子好吃嘛!·2023-01-15 07:54

数字档案馆系统测试前准备工作（“指标表”和“具体要求”可下载）

测试结果达到80分以上认定为“通过国家级数字档案馆测试”，达到90分以上认定为“全国示范数字档案馆”。如果我们去百度上搜索“数字档案馆系统测试”，出来一大摞都是“XX档案馆通过全国示范数字档案

鸿翼Macrowing·2023-01-14 15:23

np.linalg.norm() 用法

1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。

兔子不吃胡萝卜·2023-01-14 12:27

Python模块np.linalg.norm计算数学范数

linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。

源代码杀手·2023-01-14 12:25

L范数的简单解释

给定向量x=（x1，x2，…xn）L1范数：向量各个元素绝对值之和L2范数：向量各个元素的平方求和然后求平方根Lp范数：向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方L∞范数：向量各个元素求绝对值，最大那个元素的绝对值

晚安灰太狼·2023-01-14 12:53

np.linalg.norm() 求范数

linalg=linear(线性)+algebra(代数)norm表示范数使用语法：importnumpyasnpx_norm=np.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,Keepdims

studieren666·2023-01-14 12:52

Python3——np.linalg.norm

在线性代数中，一个向量通过矩阵转换成另一个向量时，原有向量的大小就是向量的范数，这个变化过程的大小就是矩阵的范数。矩阵的范数首先假设矩阵的大小为m∗nm∗n，即m行n列。1-范数，又名列和范数。

Muzi_Water·2023-01-14 12:49

np.linalg.norm 求范数

linalg的解释linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。

zhhu·2023-01-14 12:48

np.linalg.norm简介

numpy.linalg.norm是numpy中线性代数库的一部分，它可以计算矩阵或向量的范数。它接受两个参数：x:要计算范数的矩阵或向量。ord：范数类型。

我想要身体健康·2023-01-14 12:47

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