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如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

二次和三次样条曲线的作用，生成二次和三次样条曲线的方法

例如，它能够保证拟合曲线不仅通过所有给定的数据点，而且在每段曲线连接处一阶导数相等，从而使得拟合曲线相对平滑。每段曲线是二次曲线。

kfjh·2024-02-14 21:54

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

实验2：微积分实验（电子科技大学数学实验习题）

实验2:微积分实验2.1基础训练已知函数y=aexa+x2y=\frac{ae^x}{\sqrt{a+x^2}}y=a+x2aex,求解该函数在以下情形对应点x处的二阶导数值.(1)a=2,x=3a=6

一个毛毛虫·2024-02-14 15:02

三大中值定理及简单例题

文章目录一罗尔定理二拉格朗日中值三柯西中值定理四泰勒公式五积分中值定理六中值定理的推广6.1导数零点定理6.2导数的介值定理七基础例题7.1证n阶导=07.2仅一个中值δ还原法分组构造凑微分含积分项积分中值定理带定积分项

qq_16183037·2024-02-14 03:24

怎么用计算机解方程,计算器怎么解方程

给你一种牛顿迭代法，计算器右下角，等号键上边或者下边有一个ans键，设你的三次方程是的4个系数是abcd(a是三次系数，b是二次c是一次，d是0次)然后对这个三次方程求一次导数变成二次方程，对应的系数是

淨梧·2024-02-13 14:41

【深度学习】前向传播和反向传播（四）

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

Florrie Zhu·2024-02-13 07:26

关于ToB 电商平台PMF的一点思考

望着满屏的excel，转念一想，有没有一种更加符合逻辑更加高效的分析方法，分析指标来指导数据运营工作。由于公司目前还处于初创阶段，最关注的就是用户增长（emmmm...应该没有公司不关注这个指标罢）。

一只听雨的猫·2024-02-13 03:55

导数的几何意义【高数笔记】

1.高数中的导数几何意义，与中学中斜率的联系2.导函数与导数的区别和联系又是什么3.导数的几何意义的题型是什么4.这些题型又有哪些区别5.点在曲线外和点在曲线上，需要注意什么6.法线和切线有什么关系7.

盐烟·2024-02-12 12:49

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

罗尔中值定理证明2023年上海高考21题

再结合题意得：(2)解作差并利用(1)的结果：为了方便求解，作函数，其导数为。注意到如下结论：，

备考999天·2024-02-12 08:19

day30/300-2019.1.16今日复盘

以前的方法是，提需求——写代码——领导批——技术人员批——挂系统——导数据——execl分析。这个复杂有繁琐的步骤，涉及的人员，时效性是个问题。

青鱼周周·2024-02-12 00:20

OpenCV：十五、Laplance算子

www.jianshu.com/writer#/notebooks/47386368/notes/82286161)目标本章中，将学习：Laplance算子理论相关API代码演示Laplance算子理论理论:在二阶导数的时候

马洪滔·2024-02-11 22:02

计算机视觉所需要的数学基础

微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分

superdont·2024-02-11 16:29

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器

政安晨·2024-02-11 15:00

导数的定义【高数笔记】

每类需要注意的点【导数存在的必要条件】【导数与极限的关系】可以参考导数的定义的式子【题型解法】分几个题型？每个题型的具体解法？

盐烟·2024-02-11 14:27

考研高数（导数的定义）

总结：导数的本质就是极限。函数在某点可导就必连续，连续就有极限且等于该点的函数值。例题1：（归结原则的条件是函数可导）例题2：例题3：

蓝桉802·2024-02-11 13:26

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。（1）ReLU激活函数：ReLU函数将负输入值变为零，保留正输入值不变。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习入门--参数的优化算法

假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为

我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

导数、微分、积分、三角函数的基本公式

导数公式—————————————————————————————————————————————————微分基本公式——————————————————————————————————————————

君慕獨奏·2024-02-11 01:46

人工智能之数学基础【导数】

导数设一元函y=f(x)y=f(x)y=f(x)在x0x_0x0的某一领域内有定义，当自变量xxx在x0x_0x0处取得的增量Δx\DeltaxΔx(点x0+Δxx_0+\Deltaxx0+Δx仍在领域内

WEL测试·2024-02-10 18:20

数学教育的基本理论（一）

他倡导数学教育研究要像研究数学一样，以科学论文的心是交

文芳读写·2024-02-10 12:17

2022.01.28简单日记

去企业卖主机导数据，一直搞到下午2点钟，收到2000块钱电脑款。回店铺路上打包牛肉汤花费31块钱。来客户修电脑收费80块钱搞好。

谢谋淦·2024-02-10 12:57

不爱思考的实用主义者

给儿子辅导数学，弄着弄着就跑偏了[呲牙][呲牙]。本来要学日历和24小时制呢，最后开始讲地球的公转和自转了[捂脸][捂脸]，讲不下去了就开始百度，最后居然发现自己知道了不少以前没注意过的东西。

米格瓦拉·2024-02-10 06:06

2020-07-07

函数在某一点可导,说明函数的极限存在f(a+0)=f(a-0),函数连续在某一点左导数等于右导数**image.png讨论函数在某点的导数的时候,一定分为左定义域,右定义域

陆壹吱吱·2024-02-09 18:09

高数——多元函数的定义及极限

之前我们学习的导数、微分和积分都是针对一元函数的，也就是函数只依赖一个变量，但是在我们今后遇到的实际问题中，更多出现的却是要考虑多个变量的情况，这是我们就要用多元函数来表示它们之间的关系了。

Java全栈研发大联盟·2024-02-09 17:18

激活函数：logistic、Tanh、Relu、leaky relu、ELU的图像及python绘制代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数deflogistic(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh

数学不分析·2024-02-09 12:14

常用激活函数代码+图像

文章目录常见激活函数1.ReLu函数2.Sigmoid函数3.tanh函数4.总结常见激活函数如下图所示，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。

菜鸟向前冲fighting·2024-02-09 12:13

变分法：基本的符号和公式

分部积分设函数u=u(x)u=u(x)u=u(x)和v=v(x)v=v(x)v=v(x)具有连续导数,则两个函数乘积的导数公式为:(uv)′=u′v+uv′(uv)'=u'v+uv'(uv)′=u′v+

mbshqqb·2024-02-09 11:08

基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】

文章目录1、BatchNorm（BN）2、L1与L2正则化2.1L1与L2的导数及其应用2.2论文核心点3、模型剪枝的流程ICCV经典论文，通俗易懂！

全息数据·2024-02-09 08:05

深度学习中常用的激活函数

文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish

DeepDriving·2024-02-08 23:34

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

常/偏微分方程的类型及数值求解方法和求解工具

偏微分方程（PartialDifferentialEquations，PDEs）是包含未知函数及其偏导数的方程，通常用于描述多个自变量之间的关系，并广泛应用于自然科学和工程领域。

suoge223·2024-02-08 16:59

巴塞尔问题数值逼近方法

巴塞尔问题：计算所有平方数的导数和∑n=1∞1n2=lim⁡n→+∞(112+122+⋯+1n2)\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^{2}}=\lim_{n\rightarrow

陌雨’·2024-02-08 07:38

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。

水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

神经网络激活函数的选择

这里我们讲下面几种常见激活函数，Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU，图像如下：Sigmoid函数在逻辑回归中常用Sigmoid作为激活函数定义

Peyzhang·2024-02-08 06:37

神经网络 | 常见的激活函数

目录一、激活函数定义二、激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足2.Tanh函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足3.ReLU函数（1）公式（2）图像

半亩花海·2024-02-08 06:34

2.15 边界条件和静态薛定谔方程 Boundary conditions in the time independent Schrodinger equation

你可以选择去掉分段求解一个完整的薛定谔方程，但是对于两个分段区域的交点则需要注意注意，这就是本节的主要内容1.波函数的允许行为allowedbehavior薛定谔方程如下image.png假设波函数如下，则一次or二次导数如下

莎野椰·2024-02-08 01:39

（高数）反函数求导

反函数的导数=正函数导数的倒数，也就是相乘=1。由此可推出，如果两个图像关于y=x对称，则它们的斜率相乘=1计算时先将反函数转换成关于x是关于y的式子，把x关于y求导后，再将y替换成关于x的式子。

课堂随笔·2024-02-07 19:08

（高数）连续和可导的关系

可导的条件：光滑，导数存在时，x变化量趋于0时，导数变化量也趋于0.(该点连续且左导数=右导数)连续的条件：连续，函数值存在时，x变化量趋于0时，函数值变化量也趋于0.

课堂随笔·2024-02-07 19:08

（高数）练习题：导数定义、切线、法线

注：求导数时最好套定义来求，对某点求导本质是求函数导数趋于该点的值，不可直接带入。注：分段函数求导，要注意其左右导数极限是否存在相等。注：此处考察导数存在定义，凑定义格式求解。注：未知切点求切线方程

课堂随笔·2024-02-07 19:07

Pytorch的主要模块

PyTorch主要包括以下16个模块：1．torch模块torch模块本身包含了PyTorch经常使用的一些激活函数，比如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLU（torch.relu）和Tanh

蒲建建·2024-02-07 15:28

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（四）（4）（5）（6）

目录实验四：微积分基本运算练习四练习五练习六实验四：微积分基本运算练习四1.利用MATLAB软件求下列函数的导数：（1）已知，求.symsxy=sqrt(x+2)*(3-x)^4/(x+1)^3;y1=

C.L.L·2024-02-07 09:31

2018-12-14

大宝早晨上学和晚上放学都是老公接，连着两晚都是老公给她辅导数学，我解脱了，早早抱着小宝睡觉了，大宝这次月考数学又考惨了，数理化全能的老公也急眼了，每晚复习近一个多小时，最后看老公蔫蔫的进屋，问他咋样，快气疯了了吗

茗菲·2024-02-07 07:04

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。话不多说，一起来看看吧。作者：ErikLearned-Miller翻译：橘子来源：橘子AI笔记（datawitch）本文旨在帮助您学习向量、矩阵和高阶张量（三维或三维以上的数组）的求导方法，以及如何求对

橘子学AI·2024-02-07 04:31

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

考研高数（一阶导与二阶导）

一阶导数导数最大的作用是判断复杂函数的单调性，则可用一阶导判断原函数的单调性。

蓝桉802·2024-02-06 10:31

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

「深度学习」长短时记忆网络LSTM

一、经典模型\widetilde{c}^{}=tanh(w_{c}[a^{},x^{}]+b_{c})更新门：\Gamma_{u}=\sigma(w_{u}[a^{},x^{}]+b_{u})遗忘门：\

Sternstunden·2024-02-06 06:20

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