L2_1范数第16页

数值分析总结笔记1——向量范数、矩阵范数

一.向量范数1.定义：对于任意向量x,y以及复数α∈C，函数f(x)=||x||满足以下三个条件：1.非负性||x||≧0,||x||=0⇿x=0(n*1)注意符号，可能会导致不满足非负性例如：|x1|

hongliyu_lvliyu·2022-12-19 08:12

范数理论及其应用

在提到范数这一概念的时候，我想说说范数出现的原因，特别是大数据热的飞起的今天。首先我们引出如下定理：由上定理可知，我们需要对序列中的每个元素都检查其是否收敛与某个数，该问题属于遍历性问题。

HX71·2022-12-19 08:12

1.2 矩阵的性能指标及范数的相关应用

enthwxq·2022-12-19 08:12

常用的向量与矩阵的范数总结[L0、L1、L2范数]

向量的范数首先定义一个向量为：x=[-5，6，8,-10]1-范数：，即向量的各个元素的绝对值之和，matlab调用函数norm(x,1)。

honor、·2022-12-19 08:11

向量范数和矩阵范数

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。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。

木禾DING·2022-12-19 08:11

矩阵分析：向量范数，矩阵范数，范数应用

1，向量范数1.1，向量范数的定义和例子设是复数域上的维向量空间，称函数为向量范数，是指对所有，有下列性质：（1）非负性：，并且当且仅当。（2）齐次性：对任何，。

燕双嘤·2022-12-19 08:41

范数的理解和应用

1、理解函数和映射的区别函数和映射都是两个非空集合中元素的对应关系，其中元素都有对应关系。函数是一种特殊的映射，在二维空间上容易想象，函数可以对应几个空间上若干个点组成的图形。但当超出三维空间时，就提出映射来更好的表达这种关系。映射是一个集合通过某种关系转化到另一个集合，通常数学上说先映射再讨论函数。矩阵的引入就是表征多维空间的线性映射关系，简单可以理解为，一个集合（向量），通过一种映射关系（矩阵

Sep_Young·2022-12-19 08:11

范数在非线性系统中的应用

一、通过p范数门（Lp-normgate）的深度网络的快速训练方法提出了一种灵活的p范数门控的方案，它允许用户控制流量，从而加快学习的速度。

Anthony9704·2022-12-19 08:10

数值分析公式大赏（下）

线性代数知识向量的范数设x和y为n维实向量，则x和y的任意范数具有以下基本性质：正定性：∣∣x∣∣≥0||x||≥0∣∣x∣∣≥0，只有x为零向量时||x||=0齐次性：∀k∈R，∣∣kx∣∣=∣k∣⋅

Barry Wu·2022-12-18 14:35

opencv霍夫变换去除重复直线

通过计算直线之间的L2范数来判断是否是相似直线。voidexpandandscreenline(constMat

1克里斯塔娜1·2022-12-18 10:07

[线性代数]n维向量(秦静老师主讲)

向量及其线性运算向量分为行向量和列向量，在本小节先把基本概念拎清楚向量α长度或范数如果在matlab里听见让我们求范数，那就是求模长。不要小看这个模，这个模，在后面的章节里，可以作正交化。

执念斩长河·2022-12-17 15:56

【深度学习】吴恩达-学习笔记偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch

目录深度学习偏差与方差L2范数正则化（权重衰减），减少方差Dropoutregularrization(随机失活正则化)数据扩增可以作为一种正则化方法使用提前终止训练数据归一化：梯度消失/梯度爆炸梯度检测

—Xi—·2022-12-17 13:48

后疫情时期，我们该如何防范数据泄露？

大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业早上晨练遇到前同事小李，得知他已经做了几个月的电话销售，公司每周给他一个普通电话号码表，他按照电话列表逐个推销公司的业务，成交了就可以拿提成。每天海底捞针般寻找目标客户，让他的嗓子变得沙哑。他说有个办法可以更快成交，就是拿个人的钱向公司购买电话号码，每条电话号码20到50元不等，推销成功率会更大些。简单聊了几句他就忙着上班打电话去了，而我也没有继续晨练，

数据猿·2022-12-17 05:50

以工程化路径破题，中国系统推动数据要素化

虽然各地陆续建立起多个数据交易所来规范数据交易，甚至业界视隐私计算等技术为解决“矛盾”的一副良药，但似乎治标不治本，真实效果难尽如人意。“根本原因在于，上述手段

大数据在线·2022-12-16 15:56

数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归

L2范数是指矩阵中各元素的平方和后的求根结果。采用L2范数进行正则化的原理在于最小

小白学视觉·2022-12-16 11:40

过拟合的处理方法

避免过拟合的方法earlystopping：在发生拟合之前提前结束训练，理论上可行，但点不好把握数据集扩增：让模型见到更多的情况，最好的满足全样本，实际情况下不好弄正则化：通过引入范数的概念，增强模型的泛化能里

无微の大白·2022-12-16 09:31

深度之眼课程打卡-统计学习方法01

作业打卡L1和L2范式l1范数的数学定义是所有数绝对值之和。在坐标平面上它是个正方形。l2范数的数

Big_quant·2022-12-16 06:34

国科大-2022年矩阵论考试

线上考试，一共是六道简答题，然后一共学习了六章；第一章：线性空间、线性变换；第二章：向量范数、矩阵范数；第三章：矩阵函数、矩阵序列、矩阵极限、函数矩阵；第四章：LR分解、正交三角分解、奇异值分解、满秩分解

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-15 21:57

pytorch Tensor基础操作汇总

repeatpermute3、Broadcast什么时候用broadcast4、拼接和拆分catstacksplitchunk5、数学运算基本运算（四则）矩阵相乘matmulpower近似值clamp6、统计属性norm范数

kiss_the_rain86·2022-12-15 19:40

Wasserstein GAN中 Earth-Mover (EM) distance 的理解

DifferentDistances中给出Earth-Mover(EM)distance的定义形式：将公式（1）的期望形式转换成积分形式：》是组合起来的所有可能的联合分布的集合【1】；》根据文献【2】，是L1范数

开心就哈哈·2022-12-15 14:57

Pytorch中的损失函数

L1损失函数：又称，L1范数损失、最小绝对值偏差（LAD）、最小绝对值误差（LAE）MAE也是指L1损失函数。把目标值yi与模型输出（估计值）f(xi)做绝对值得到的误差。

Mark_Aussie·2022-12-15 12:47

机器学习理论导引_第1章：预备知识_1.2

-KL散度的计算1.2.2Holder不等式∀,∈ℝ+,1/+1/=1，有下式成立：·Proof：·应用及意义：-证明范数三角不等式.1.2.3Cauchy-Schwarz不等式当==2时，Holder

我好想吃烤地瓜·2022-12-15 02:07

5.2 Lasso回归分析

最小绝对收缩和选择算子回归（通常简单地称为Lasso回归），实际上是在多元线性回归上增加了一个惩罚范数l1，范数起到了增强模型稳定性、筛选模型特征的效果Lasso回归成本函数使用糖尿病数据集#Lasso

大桃子技术·2022-12-14 15:41

1.4模型评估、模型选择、正则化、交叉验证笔记

文章目录一、模型评估与模型选择1.训练误差与测试误差2.过拟合与模型选择二、正则化与交叉验证1.正则化1.1正则化L2L_2L2范数1.2正则化L1L_1L1范数2.交叉验证2.1简单交叉验证2.2S折交叉验证

啥都想学点·2022-12-14 15:29

7-2 OpenCV算法解析

2.2线性回归--最小二乘法（LeastSquareMethod）2.2.1最小二乘法2.2.2三种范数：2.2.3最小二乘法的定义、k&b3RANSAC3.1什么是RANSAC3.2RANSAC与最小二乘法

Ficus_f·2022-12-13 21:45

关于Eigen库的矩阵分解方法选取与范数

在非线性优化中，大多数要构建最小二乘方程组，求解需要进行矩阵分解，判断算法收敛性的时候，需要矩阵(向量)的范数，最常用的库之一当然有Eigen。

bug大湿·2022-12-13 11:53

梯度剪裁

目录1、梯度剪裁的原因2、梯度裁剪的使用2.1、固定阈值剪裁2.2、根据参数的范数来衡量的3、梯度裁剪的使用位置梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。1、梯度剪裁的原因神经网络是通过梯度下降来学习的。

alex1801·2022-12-13 11:14

RPCA 稳健主成分分析/鲁棒主成分分析

RPCA（robustprincipalcomponentanalysis）稳健主成分分析/鲁棒主成分分析一、基础知识（一）范数（Norm）1.基本概念范数是一个函数，表示方式为||x||,它常常被用来度量某个向量空间

Lansti·2022-12-13 09:19

权重衰退（L2正则化）-处理过拟合方式之一

一种简单的方法是通过线性函数f(x)=w⊤xf(\mathbf{x})=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}f(x)=w⊤x中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如∥w∥2\|\mathbf

囇殇·2022-12-12 14:51

李沐-权重衰退

控制模型的容量1.参数的个数2.每个参数值得选择范围一、使用均方范数作为硬性限制这里得subjectto意味着限制得意思。解释：限制w得取值范围，让模型不要太复杂，去拟合得像蓝色线一样。

暄染落墨·2022-12-12 14:49

Python数据分析之机器学习：回归

目录一、前情回顾二、回归的评价指标三、回归算法概述1、线性回归——最小二乘法求解回归系数2、进化线性回归——正则化（抑制过拟合）2.1L2范数正则化（RidgeRegression，岭回归）2.2L1范数正则化

啊心个。·2022-12-12 12:08

权重衰减 weight decay

权重衰减使用均方范数作为硬性限制，通过限制参数值w的范围来控制模型容量。dropout则是通过减少参数值来简化模型，二者都可防止过拟合。

山上的小酒馆·2022-12-12 03:58

《动手深度学习》4.5 权重衰减Weight Decay

4.5权重衰减WeightDecay理论硬性限制W：柔性限制W：看图说明正则项(惩罚项)对最优解的影响参数更新的过程代码从零实现生成人工数据参数初始化定义L2范数惩罚(λ\lambdaλ后续添加)训练部分训练结果

Mavis00·2022-12-12 03:27

Tensorflow深度学习学习笔记

Tensorflow中网络搭建的三种方法1.keras.models.Sequential()2.keras.models.Model()3.继承类7.Tensorflow中张量的合并与分割8.张量数据统计范数

LencyGe·2022-12-12 00:40

矩阵理论复习（五）

2004年试题Hermite矩阵酉相似于对角阵验证相容矩阵范数盖尔圆盘互不相交，则特征值都不相同，若盖尔圆盘全部出现在右半复平面上，则特征值全为实数。

Caramel_biscuit·2022-12-11 20:26

工程矩阵理论

第0章复习与引申第1章线性空间与线性变换第2章内积空间和等距变换第3章矩阵的相似标准形第4章Hermite二次型第5章范数和矩阵函数第6章广义逆矩阵第0章复习与引申文章目录工程矩阵第0章复习与引申1矩阵的分块

小姜爱学习！·2022-12-11 20:56

矩阵理论复习（四）

2003年试题向量二范数也具有酉不变性Schur定理的应用向量范数的判定向量范数的比较酉矩阵的M-P广义逆就为该矩阵的转置列满秩矩阵的左逆一个矩阵乘以其逆矩阵等于单位矩阵，单位矩阵的算子范数均为1，算子范数的相容性正规矩阵的性质矩阵的特征值小于等于其任意相容的矩阵范数范数的性质严格对角占优矩阵必可逆盖尔圆盘定理正规矩阵可以酉相似对角化

Caramel_biscuit·2022-12-11 20:25

【Pytorch】F.normalize学习笔记

importtorch.nn.functionalasFF.normalize(input:Tensor,p:float=2.0,dim:int=1)->Tensorinput:是一个任意维度的Tensor类型的数据p：默认为2，表示2范数

那我来问你·2022-12-11 19:58

Deep Learning on a Data Diet: Finding Important Examples Early in Training

用训练的一个梯度步骤分析这个令人困惑的结果，提出了一个非常简单的启发式方法:使用单个例子的损失梯度范数来识别重要的例子。

你今天论文了吗·2022-12-11 09:42

【Pytorch】torch.nn.functional.normalize函数详解

函数作用torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None) 作用：将输入的数据（input）按照指定的维度(dim)做p范数

一穷二白到年薪百万·2022-12-11 08:35

最优化理论与方法第一章

最优化理论与方法第一章内容摘要1.2数学基础1.2.1范数1.3凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4最优化方法的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题

跌跌撞撞走向前方·2022-12-11 04:59

opencv--normalize函数详解

函数解析normalize函数的作用使输入数组的范数或者数值范围归一到一定范围内。

SerendipityMIT·2022-12-11 02:34

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数正则化是什么？为什么要正则化？LP范数L0范数（补充了解）L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别以深度学习的角度看待L1范数和L2范数正则化是什么？

陈知鱼·2022-12-11 00:12

梳理L1、L2与Smooth L1

关于L1、L2的范数、损失函数和正则化，之前一直混淆这几个概念，故对这几天看过的资料进行了学习总结。范数(norm)是数学中的一种基本概念。

柴布奇诺·2022-12-11 00:42

计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》

在计算机视觉之单发多框检测(SingleShotMultiBoxDetector)模型《3》中我们使用到的是L1范数损失，L1范数损失也叫做平均绝对误差（MAE），目标值与预测值之差的绝对值的和，表示的是预测值的平均误差幅度

寅恪光潜·2022-12-11 00:05

10月24日-吴恩达机器学习P72-77

（一）理解大间隔分类器的数学原理1、向量内积的知识向量u的范数||u||等于向量u的长度，向量u表示在坐标轴上时其长度可以用这个根式表示。

浅浅ch·2022-12-10 21:35

深度学习—属性统计

normnorma.norm(x,dim=b)x=1;一范数，全部加起来=>得tensor（8）x=2;二范数，全部加起来再根号=>得tensor（2.8284）就是b.norm(1,dim=1)一维上进行一范数运算

楠树已成舟·2022-12-10 15:51

算法面试题1

题1：L1和L2的区别L1范数（L1norm）是指向量中各个元素绝对值之和。

海星？海欣！·2022-12-09 15:29

【机器学习04】岭回归

包括少数异常样本在内的全部训练数据都会对最终模型参数造成程度相等的影响，异常值对模型所带来影响无法在训练过程中被识别出来岭回归(Ridge回归):在模型迭代过程所依据的代价函数中增加了正则惩罚项（L2范数正则化

执志@☆飞扬か·2022-12-09 13:10

pytorch学习笔记（十）——统计属性

tensor统计属性1.norm-p范数p=1：绝对值之和范数p=2：绝对值平方之和开2次方......eg:2.mean,sum,min,max,prod(累乘)3.argmin,argmax（不给定

weixin_46753186·2022-12-09 09:14

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