L1-L2范数第13页

深度学习课后作业——Course2-Week1

此篇摘自*这个巨巨*，本文只是加上了自己的总结什么是范数？范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。

努力写题的tyf·2023-01-14 11:38

L1正则化和L2正则化的直观解释

正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数

这孩子谁懂哈·2023-01-14 10:16

对L1正则化和L2正则化的理解

正则化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，正则项一共有两种L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。对于线

ZLuby·2023-01-14 10:13

2020-10-26 （一）L1正则化与L2正则化

范数是赋范空间中定义的一种广义上的“距离”。2

MinyounZhang·2023-01-14 10:08

欧几里得空间

文章目录1欧几里得范数2距离3标准内积4柯西-施瓦茨不等式5正交6叉乘7平行四边形法则8欧几里得运动线性空间里最重要的就是欧几里得空间了，这是线性代数学习绕不过去的槛。

醒过来摸鱼·2023-01-14 10:24

Numpy系列（七）：函数库之4线性代数

张量积2分解2.1Cholesky分解2.2QR(正交三角)分解2.3SVD奇异值分解3特征值3.1方阵特征值和右特征向量3.2Hermitian矩阵的特征值和特征向量3.3方阵特征值（只求特征值）4.范数等

hustlei·2023-01-14 10:53

数值分析复习笔记-第六章-线性方程组的迭代解法

Chapter6线性方程组的迭代解法6.1范数6.1.1向量范数定义：对任意n维向量x\boldsymbol{x}x，有对应的一个非负实数∣∣x∣∣||\boldsymbol{x}||∣∣x∣∣满足->

Linxson·2023-01-14 01:45

常见数据处理方法

主要用于数据预处理归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。主成分分析：主成分分析是将原来指标重新组合成一组新的互相无

jyj019·2023-01-13 13:14

权重衰退的原理(正则化技术之一)

使得其不至于过拟合，而简化的原理，简单来说就是一个多项式中的高次项的系数变小了，函数也就变平滑了而重衰退有一个超参数正则项权重，正是这个，控制了衰退的大小下面就来看看权重衰退是如何实现的：我们通过使用均方范数作为硬性限制

tinason杨·2023-01-13 01:24

矩阵范数，向量范数，奇异值有什么用？

1.矩阵范数矩阵范数（MatrixNorm）是矩阵上的一种数值，用来衡量矩阵的大小。它有许多种不同的定义，其中最常用的是矩阵的范数有以下几种:p-范数，其中p大于等于1。

我想要身体健康·2023-01-12 17:45

动手学深度学习-李沐（7）

一、权重衰退常用的处理过拟合的方法1、使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量限制w的数值2、使用均方范数作为柔性限制（常用）补：正则项就是防止损失函数最优导致过拟合，把损失函数的最优点往外拉一拉

Everyyang·2023-01-12 11:49

动手学深度学习-李沐（2）

1、范数的概念2、对称与反对称Aij=Aji(对称)Aij=-Aji(反对称)3、正定4、正交矩阵5、特征向量不被矩阵改变方向的向量6、标量标量由只有一个元素的张量表示x=torch.tensor([3.0

Everyyang·2023-01-12 11:18

Pytorch的学习笔记（一：属性统计&&范数讲解）

Pytorch的学习笔记（一：属性统计&&范数讲解）参考博客链接：https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107283396https://zhuanlan.zhihu.com

jiangchao98·2023-01-12 07:52

特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化

里我们可以了解到正则项的作用，那就是降低模型过拟合的风险，通常常用的有L1范数正则化与L2范数正则化，作

Pysamlam·2023-01-11 07:46

动手学PyTorch | (9) 权重衰减

目录1.方法2.高维线性回归实验3.从0开始实现4.简洁实现5.小结1.方法权重衰减等价于范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较

CoreJT·2023-01-10 17:43

Pytorch与权重衰减(L2范数)

理论l(w1,w2,b)=1n∑i=1n12(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2l(w_1,w_2,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\frac{1}{2}(x_1^{(i)}w_1+x_2^{(i)}+b-y^{(i)})^2l(w1,w2,b)=n1∑i=1n21(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2带有penalty如下:l(w1,w2,b)+λ2n∣∣∣

phac123·2023-01-10 17:43

权重衰减来解决过拟合问题

（训练误差减小而泛化误差增大）为了解决过拟合现象，使用权重衰减的方法，就是将原来的损失函数加上一个权重范数。思路：通过加上一个权重范数来降低模型的复杂程度，从而解决过拟合问题。

机械专业的计算机小白·2023-01-10 17:43

深度学习的权重衰减是什么_动手深度学习PyTorch（四）权重衰减

方法权重衰减等价于L2L_2L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是

未来世界的幸存者·2023-01-10 17:12

Pytorch学习笔记-权重衰减

方法权重衰减等价于L2L_2L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。

Dexter_Sun1·2023-01-10 17:11

线性代数：矩阵空间的理解

线形空间其实还是比较初级的，如果在里面定义了范数，就成了赋范线性空间。赋范线性空间满足完备性，就成了巴那赫空间；赋范线性空间中定义角度，就有了内积空间，内积空间再满足完备性，就得到希尔伯特空间。

xdy1120·2023-01-10 16:43

吴恩达机器学习python作业之K-means

机器学习作业7.0.k-means聚类_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客任务一：实现K-means算法任务二：使用K-means算法进行图像压缩任务一：实现K-means算法numpy中的norm()函数求范数

abcd1233463457347·2023-01-10 12:56

矩阵二范数（norm）

矩阵A的2范数就是A乘以A的转置矩阵特征根最大值的开根号。

qq-120·2023-01-10 08:39

机器学习的数学基础（6）：矩阵的SVD分解与最小二范数解

其实在上一篇文章中遗留了两个问题。在我们讨论最小二乘回归问题解的时候，当rank(A)

李小札·2023-01-09 13:49

矩阵分析学习（最小范数解与极小最小二乘解）

广义逆矩阵与线性方程组的解：设有线性方程组Ax=b，在这里A是m*n的矩阵，b为m*1的矩阵；如果m=n且A可逆，则Ax=b有唯一解x=(A^-1)b或者m!=n或m=n但A不可逆，方程组不一定有解，即便是有解，解的个数也不一定唯一。定理：n*m矩阵G是m*n矩阵A的一个{1}-广义逆，当且仅当AGA=A；（注：这里的X、Y、Z为任意矩阵，一般取O矩阵即可，Q和P可以通过（1）式根据初等变换求解在

）梦想之深邃（·2023-01-09 13:49

线性代数笔记：逆矩阵及伪逆矩阵，最小二乘估计，最小范数估计

逆矩阵及伪逆矩阵，最小二乘估计，最小范数估计逆矩阵的概念我们为什么需要逆矩阵？

gx-panda·2023-01-09 13:19

最小二范数解

最小二范数解子空间投影问题(最小二乘法)投影向量b\textbf{b}b向zzz轴和xyxyxy平面投影分别为p1\textbf{p}_{1}p1和p2\textbf{p}_{2}p2两个变换矩阵P1\

Mr.Bulijiojiodibulido·2023-01-09 13:19

最小二乘解与极小范数解算法的C++实现（支持复系数方程组）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>头文件：/**Copyright(c)2008-2011ZhangMing(M.Zhang),[email protected]**Thisprogramisfreesoftware;youcanredistributeitand/ormodifyit*underthetermsoftheGNUGeneralPublicLicenseaspubli

weixin_33709609·2023-01-09 13:48

matlab 最小二乘拟合范数,matlab 超定方程最小二乘解

根据解的存在情况，线性方程可以分为:有唯一解的恰定方程组，解不存在的超定方程组，有无穷多解的欠定方程组。对于方程组Ax=b，A为n×m矩阵，如果A列满秩，且n>m。则方程组没有精确解，此时称方程组为超定方程组。线性超定方程组经常遇到的问题是数据的曲线拟合。对于超定方程，在MATLAB中，利用左除命令(x=A\b)来寻求它的最小二乘解；还可以用广义逆来求，即x=pinv(A),所得的解不一定满足Ax

七231fsda月~·2023-01-09 13:48

ax的范数最大_矩阵方程ax＝b的范数约束最小二乘解.pdf

矩阵方程ax＝b的范数约束最小二乘解第卷第期桂林电子科技大学学报，３３１Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１年月２０１３２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏＦｅｂ．

Sunday廖廖·2023-01-09 13:48

数学基础（二）逆矩阵、伪逆矩阵、最小二乘解、最小范数解

举一个多元线性回归的例子：假设都为n维的行向量，N表示样本个数，y为实数。则得到到，其中，为向量中的n个值；就是要估计的参数。将上式写成矩阵的形式就是我们的目的就是要解出参数a的列向量，则通过下式即可解出a向量。但是通常情况下样本量N并不等于每个样本的维度n，则求的最小值对a求偏导，导数等于0处去最小值【置于为什么求偏导后的式子是这样的，我放到了最后说明，该结论记住即可】移项得那么是否可逆呢？如果

Billie使劲学·2023-01-09 13:16

6.1 范数最小解，右逆，零空间映射矩阵

6.1范数最小解，右逆，零空间映射矩阵矩阵Amn,rankA=m

jhshanvip·2023-01-09 13:16

实验2：MATLAB矩阵分析与处理

3.建立一个5x5矩阵,求它的行列式值、迹、秩和范数。4.已知「-296187A=20512-885J求A的

茗铃泠泠·2023-01-08 19:34

(重要)实数域上一切范数等价的证明

证明：实数域上一切范数等价编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）首先需要明确范数等价的条件，这里的条件等价于夹逼，就是A小于等于B，B小于等于A，那么A肯定等于B。利用这个思路来进行证明。

whu_hy·2023-01-08 19:25

纯Python实现机器学习算法13：Lasso回归

正则化与L1范数正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过拟合的问题，这里笔者就不再展开

小白学视觉·2023-01-08 14:04

分位数回归的求解

1线性规划1.1将分位数回归看做是线性规划问题来求解一般的，线性回归问题可以写为ℓp\ell_pℓp范数线性回归，简称为ℓp\ell_pℓp回归:arg min⁡x∈Rn∣∣Ax−b∣∣p\argmin

Infinity343·2023-01-08 13:28

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

写在前面机器学习流程基本概念数据从数据到答案将原始数据映射到特征模型：数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化/标准化1.2L1/L2范数标准化

Robin_Pi·2023-01-08 06:27

Mathematics for Machine Learning学习笔记—3 解析几何

这一章主要讲了内积、范数、投影和正交化。几何向量的长度和角度。

名称已存在存在·2023-01-07 21:08

Caffe源码解读：防止梯度爆炸的措施-梯度裁剪

执行梯度裁剪的方法有很多，但常见的一种是当参数矢量的L2范数（L2norm）超过一个特定阈值时对参数矢量的梯度进行标准化，这个特定阈值根据函数：新梯度=梯度*阈值/梯度L2范数new_gradients

faithenXX·2023-01-07 16:28

faster-rcnn中使用clip_gradient函数防止梯度爆炸

clip_gradient的作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围：首先设置一个梯度阈值：clip_gradient在反向传播中求出各参数的梯度，这里我们不直接使用梯度进行参数更新，我们求这些梯度的l2范数

进击的路飞桑·2023-01-07 16:25

如何使用梯度裁剪（Gradient Clipping）避免梯度爆炸

两种方法包括：给定选定的向量范数（v

zjz_xn·2023-01-07 16:54

卷积神经网络之-Alexnet学习

：动态目标的轨迹Alexnet前向传播换一种表达方式三个卷积层三个池化层三个全连接层激活函数用ReLu，卷积层需要BN各层之间的作用卷积层：提取特则relu：非线性表达能力池化层：减少计算量BN层：规范数据分布全连接层

码啥码·2023-01-07 07:59

论文笔记：多视图聚类算法研究

基于矩阵范数导出正则化的多视图聚类算法。衡量每一对视图之间的相关性来减少被选中核的冗余并同时增加其多样性，引入嵌入矩阵范数导出正则化的方法，获得了比当前最佳算法更好的效果。最优的邻居核聚类算法。

^_^linger^_^·2023-01-07 06:56

【模型压缩】通道剪枝《Pruning Filters For Efficient ConvNets》论文翻译

PruningFiltersForEfficientConvNets》论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.08710主要思想：这篇文章主要讲了对filters的裁剪，裁剪方法是计算L1范数

姚路遥遥·2023-01-06 14:35

l2正则化python_机器学习入门之机器学习之路： python线性回归过拟合 L1与L2正则化...

正则化：提高模型在未知数据上的泛化能力避免参数过拟合正则化常用的方法：在目标函数上增加对参数的惩罚项削减某一参数对结果的影响力度L1正则化：lasso在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项。

weixin_39831705·2023-01-06 13:03

2020/11/10：机器学习中L1和L2正则化的理解

机器学习中L1和L2正则化的理解本文内容参考自：机器学习中正则化项L1和L2的直观理解前言在机器学习中，我们经常会看到，在损失函数的末尾会跟着一个额外项，一般称为L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2

小潘同学️·2023-01-06 13:03

机器学习——L1正则化与L2正则化区别

L1正则化和L2正则化的区别L1正则化L1正则化又称Lasso正则化，正则化项为：L2正则化L2正则化利用二范数正则化项：共同点二者都是为了防止过拟合，用来限制模型参数的参数空间不同点L1可以让一部分特征的系数缩小到

suyongcai1234·2023-01-06 13:33

python机器学习——正则化

范数正则化理论及具体案例操作1、正则化（1）什么是正则化（2）为什么要进行正则化（3）正则化原理2、范数（1）L0范数（2）L1范数（3）L2范数（4）L1和L2的差别参考文献1、正则化（1）什么是正则化正则化

曹文杰1519030112·2023-01-06 13:33

欧氏距离,l2范数,l2-loss,l2正则化

欧式距离,l2范数,l2-loss,l2正则化1.欧氏距离2.L2范数范数计算公式L1范数L2范数在机器学习方面的区别为什么L2范数可以防止过拟合?

Accelerating·2023-01-06 06:49

【无标题】Pytorch 中范数求解遇到的问题之RuntimeError的解决办法，和新的范数求解语法规则

今天，在学习范数求解的章节时发现一个问题，用视频中范数求解的语法规则输入后会出现RuntimeError:norm():inputdtypeshouldbeeitherfloatingpointorcomplexdtypes.GotLonginstead

gtwaaaa·2023-01-06 04:41

Pytorch深度学习【二】

线性代数基础知识框架标量操作及长度向量操作及长度—向量的长度就是每个向量的平方和开根号向量点乘、正交矩阵—就是把一个空间进行扭曲矩阵简单操作、乘法—就是空间扭曲—矩阵乘矩阵就是一行乘一列向量范数L1范数

EngineeringHR7·2023-01-06 03:08

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