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【数学】向量范数和矩阵范数（几种范数 norm 的简单介绍）

目录&索引一、什么是范式？二、向量范式1-范数2-范数P-范数∞-范数-∞-范数三、矩阵范式1-范数2-范数∞-范数F-范数四、小结一、什么是范式？范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义

idiot5lie·2023-01-27 14:38

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

torch.nn.Embedding类（nn.Module）详解(还未写完)

torch.nn.Embedding类（nn.Module）torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm

大侠月牙·2023-01-25 07:17

torch.nn.functional.embedding的参数理解，尤其是weight

torch.nn.functional.embedding，先看一下参数：torch.nn.functional.embedding(input,weight,padding_idx=None,max_norm

Rouge-Eradiction·2023-01-25 07:40

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

1.问题的产生背景随着技术的发展，不再繁琐的数据收集使得数据的规模越来越大，同时造成数据的复杂性也逐渐攀升，甚至会有成百上千的维度。而高纬度数据中必然会有一些冗余信息，我们希望在不影响性能的前提下尽量简化问题。2.存在的问题在PCA技术中，研究者提出了众多方法。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

pytorch torch.nn.TransformerEncoder

APICLASStorch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers,norm=None)TransformerEncoderisastackofNencoderlayers

Claroja·2023-01-23 08:21

mmsegmentation之mmseg/models/backbones/resnet.文件解析(部分，持续更新)

OpenMMLab.Allrightsreserved.importwarningsimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.checkpointascpfrommmcv.cnnimportbuild_conv_layer,build_norm_layer

kira_Y·2023-01-18 20:10

6.7 向量范数

范数，英文叫Norm，是一个满足以下三个性质的从向量到复数的映射。假设xxx是一个向量，xxx的范数的符号是∥x∥\parallelx\parallel∥x∥，这三条性质是这样的：正定性posi

醒过来摸鱼·2023-01-18 19:00

caffe中LRN的实现

该层需要参数有：norm_region：选择对相邻通道间归一化

abcabsd·2023-01-18 16:29

神经网络层中的数据标准化（Batch Norm）

文章目录引用一、BatchNormalization1.1什么是BatchNormalization?1.2BatchNorm的原因1.3BatchNorm的优点1.4其它标准化方法引用知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87117010一、BatchNormalization1.1什么是BatchNormalization?顾名思义，batchnormalizatio

雨落的太敷衍..·2023-01-18 14:54

（简洁版）Transformer源码解析

3Embedding3.1WordEmbedding3.2PositionalEncoding4Encoder4.1Muti-Head-Attention4.1.1Self-Attention4.1.2Add&Norm4.2Feed-ForwardN

薛定谔的炼丹炉！·2023-01-17 16:42

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。但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概念，进而引入范数的概念。当我们有了范数的概念的后，我们就可以引出两个向量的距离的定义，这个向量可以是任意维数的。通过距离的定义，进而我们可以讨论逼近程度，从而讨论收敛性、

老实人小李·2023-01-17 08:25

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

OpenCV中 cv2.waitKey的使用

持续无限长的时间,delay>0:持续多少毫秒delay<0:等待键盘按键，任何一个按键都会关闭程序在视频采集时importcv2cv2.namedWindow("video",cv2.WINDOW_NORM

yxwang475753814·2023-01-16 10:51

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

numpy 计算两个数字的欧氏距离

#Inputa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([4,5,6,7,8])#Solutiondist=np.linalg.norm(a-b)print(dist)#>

rayyy9·2023-01-16 08:48

python batch normalization_Batch Normalization的正确打开方式

slim、Keras模块中的)，分别是：通过观察这三个接口的参数列表可以得到一个初步的结论，tf.layers.batch_normalization和tf.contrib.layers.batch_norm

weixin_39721370·2023-01-15 14:59

mmdet FPN_CARAFE 代码解析

out_channels,num_outs,start_level=0,end_level=-1,add_extra_convs=False,relu_before_extra_convs=False,no_norm_on_lateral

FeboReigns·2023-01-14 19:28

pad_sequence在pytorch中的使用

>>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence>>>input_x=[[1,2,3],[4,5,6,7,8],[8,9]]>>>norm_data_pad=pad_sequence

小饼干超人·2023-01-14 19:26

pytorch查看loss曲线_pytorch 如何使用tensorboard实时查看曲线---- tensorboardX简介

__init__(logdir)deflog_training(self,reduced_loss,grad_norm,learning_rate,duration,iteration):self.add_scalar

泽柒·2023-01-14 15:05

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

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

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

ccrepe的相关性分析与直线相关回归分析对比

library(ccrepe)data<-matrix(rlnorm(40,meanlog=0,sdlog=1),nrow=10)data.rowsum<-apply(data,1,sum)data.norm

深度礁石·2023-01-14 11:13

深度学习课后作业——Course2-Week1

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。

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

python求正态分布的分位数

官方文档scipy.stats.norm基于正态分布求分位数例子：计算均值为0，标准差为2的正态分布的累积分布为0.1，0.2，0.8，0.9的分位数对应的x分别为多少fromscipy.statsimportnormppf_list

摔跤吧儿·2023-01-12 12:27

python正态分布函数_用python求标准正态分布的上α分位点

bai值等于1-α的du点，即就是逆累zhi计分布函数icdf(1-α)的值如果dao使用Python计算的话，4102代码如下：1653fromscipy.statsimportnormvalue=norm.ppf

weixin_39611725·2023-01-12 12:27

PyTorch 笔记（07）— Tensor 的归并运算（torch.mean、sum、median、mode、norm、dist、std、var、cumsum、cumprod）

1.Tensor归并运算函数此类操作会使输出形状小于输入形状，并可以沿着某一维度进行指定操作，如加法，既可以计算整个tensor的和，也可以计算tensor每一行或者每一列的和，常用归并操作如下表所示：2.使用示例2.1torch.meanIn[1]:importtorchastIn[11]:a=t.Tensor([[2,4],[1,3]])In[12]:aOut[12]:tensor([[2.,

wohu1104·2023-01-12 07:55

Pytorch的学习笔记（一：属性统计&&范数讲解）

article/details/107283396https://zhuanlan.zhihu.com/p/68833474tensor的基本运算函数（一）mean均值sum和median中位数mode众数（二）norm

jiangchao98·2023-01-12 07:52

解析人脸识别中cosface和arcface（insightface）的损失函数以及源码

对weight和feature都进行l2norm，避免长尾，使样本不均衡不再制约精度。在centerloss中，指明softMax-basedloss将特征空间呈原点发散状。

咆哮的阿杰·2023-01-11 23:08

深度神经网络中BN（Batch Norm）的理解

BN的启发来源之前的研究表明在图像处理中，对输入的图像进行白化（Whiten），就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布，那么神经网络就会较快收敛。在神经网络中，相对下一层来说，每一个隐层都是输入层，那么能不能对每个隐层都做白化呢？这就是启发BN产生的原初想法，可以理解为对深层神经网络每个隐层神经元的激活值做简化版本的白化操作。本质思想深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值随着网络深度

L一抹阳光·2023-01-11 21:21

联邦学习FedAvg算法复现任务

FedAvg算法训练6.client训练函数7.模型评估函数8.模型训练结果附录：关键函数记录**torch.nn.Module.load_state_dict****nn.utils.clip_grad_norm

梦码城·2023-01-11 19:37

matplotlib数据可视化——散点图

绘制散点图scatter()函数scatter(x,y,s=None,marker=None,camp=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidth

小平凡的记录·2023-01-11 10:27

plt中关于scatter的初步认识

matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha

可莉害了呢·2023-01-11 10:56

吴恩达机器学习python作业之K-means

吴恩达|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

abcd1233463457347·2023-01-10 12:56

论文理解记录：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration

论文核心论文剪枝对象是卷积核，与其他论文不同点在于作者思考了norm-wise作为卷积核重要性判断的弊端，并提出了FPGM算法，该算法先计算出所有卷积核的几何中心（作者把卷积核当作多维空间中的点），然后找到距离几何中心近的卷积核

Robohaha·2023-01-10 11:05

矩阵二范数（norm）

eig(m*m')V=-0.4082-0.70710.57740.81650.00000.5774-0.40820.70710.5774D=12.000000048.0000000225.0000>>norm

qq-120·2023-01-10 08:39

Pix2Pix原理解析

classUnetGenerator(nn.Module):"""CreateaUnet-basedgenerator"""def__init__(self,input_nc,output_nc,num_downs,ngf=64,norm_layer

Mr_health·2023-01-09 15:13

计算图像数据集三通道的均值和方差

在深度学习与图像有关的任务中，我们经常需要计算图像数据集（特别是私有数据集）三通道的均值和方差来对图像进行norm处理。

qq_39422822·2023-01-08 07:29

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

3.1Norms几何向量（geometricvectors）是从原点开始的有向线段，向量的长度是“端”到原点的距离范数（Norms)Defifinition3.1(Norm).在向量空间V中范数是的长度

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

pytorch梯度裁剪（Clipping Gradient）：torch.nn.utils.clip_grad_norm

参考详解PyTorch中的ModuleList和Sequential的区别-云+社区-腾讯云torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters,max_norm,norm_type

Wanderer001·2023-01-07 16:56

梯度裁剪（Clipping Gradient）：torch.nn.utils.clip_grad_norm

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type=2)1.

aabb7654321·2023-01-07 16:24

TensorFlow中的梯度裁剪（Gradient Clipping）

TensorFlow里提供的几个GradientClipping函数都是以clip_by开头，分别是tf.clip_by_norm，t

jetFlow·2023-01-07 16:24

pytorch出现IndexError: index out of range in self

pytorch文档torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=

莩甲柚·2023-01-06 22:31

机器学习正则化公式及python代码实现

导入模型：fromsklearn.preprocessingimportNormalizersklearn.preprocessing.Normalizer(norm=’l2’,copy=True)其中

c站我老板·2023-01-06 13:03

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