求导

神经网络中激活函数的作用： a. 不使用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 b. 使用激活函数，能够给神经元引入非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以利用到更多的非线性模型中。 激活函数需要具备以下几点性质: 连续并可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参 数。 激活函数及其导函数要尽可能的简单，有利于提高网络计算效率。 激活函数的导函数的值域要在一个合适的区间内，不能太大也不能太小，否则会影响训练的效率和稳定性。 Caffe Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口； 可以在CPU和GPU直接无缝换：Caffe::set_mode(Caffe::GPU); 在Caffe中图层需要使用C++定义，而网络则使用Protobuf定义。Caffe是一个深度卷积神经网络的学习框架，使用Caffe可以比较方便地进行CNN模型的训练和测试，精于CV领域。 Caffe作为快速开发和工程应用是非常适合的。caffe官方提供了大量examples，照着examples写，caffe只要求会写prototxt就行，它的训练过程、梯度下降算法等等都实现封装好了,懂了prototxt的语法了，基本就能自己构造神经网络了。

welcome to my blog 问题描述 我想将pytorch的计算结果赋值给numpy array, S[i, v] = torch.div(row_res, row_sum) , 其中S是numpy array, 结果报错RuntimeError: Can’t call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead, 意思是: 需要求导的变量无法调用numpy()方法 解决方法 既然报错信息说需要求导的变量无法调用numpy()方法, 那就将变量变为不需要求导的即可, 调用 detach() 方法即可使得变量不需要求导, 重新执行 S[i, v] = torch.div(row_res, row_sum).detach() , 不再报错, 成功解决 上面的解决方法适用于不求导的变量, 如果变量需要求导呢? 另一种解决办法, 将S转成Tensor, 这样就不用在numpy array和Tensor中来回转换了, 同时也能指定变量是否需要求导 刚上手pytorch, 还不熟悉 来源： CSDN 作者： littlehaes 链接： https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/103801007

torch:张量的有关运算。如创建、索引、连接、转置、加减乘除、切片等 torch.nn: 包含搭建神经网络层的模块（Modules）和一系列loss函数。如全连接、卷积、BN批处理、dropout、CrossEntryLoss、MSELoss等 torch.nn.functional:常用的激活函数relu、leaky_relu、sigmoid等 torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法 torch.optim:各种参数优化方法，例如SGD、AdaGrad、Adam、RMSProp等 torch.utils.data:用于加载数据 torch.nn.init:可以用它更改nn.Module的默认参数初始化方式 torchvision.datasets:常用数据集。MNIST、COCO、CIFAR10、Imagenet等 torchvision.modules:常用模型。AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等 torchvision.transforms:图片相关处理。裁剪、尺寸缩放、归一化等 -torchvision.utils:将给定的Tensor保存成image文件 来源： CSDN 作者： 立志正常毕业的二狗子 链接： https://blog.csdn.net/qq_43270479/article/details

1010 一元多项式求导 (25分) 设计函数求一元多项式的导数。（注：x​n​​（n为整数）的一阶导数为nx​n−1​​。） 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0 。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 就是一道简单的模拟题，没啥好讲的。 不过，emmmmm这道题简直不能太坑，卡了我快一个多小时。 说几个 错误点 吧： 1、 当求导后整个多项式为零时，应该输出0 0 2、当求导完某一项为零，则不输出该项结果 3、输出的末尾不要有空格 直接上代码 // // Created by LittleCat on 2020/1/20. // #include <iostream> int main() { int x, y; int flag = 0; int first = 1; while (EOF != scanf("%d%d", &x, &y)) { if(!y) continue; flag = 1; if(first) { printf("%d %d", x * y, y -1); first

文章目录 矩阵求导 向量对向量求导 标量对向量求导 几个常见的 矩阵求导 我喜欢Denominator layout 哼 向量对向量求导 ∂ A x ∂ x = A T \frac{\partial{\pmb{A}}{\pmb{x}}}{\partial{\pmb{x}}}=\pmb{A}^T ∂ x x x ∂ A A A x x x ​ = A A A T ∂ x T A ∂ x = A \frac{\partial{\pmb{x}^T}{\pmb{A}}}{\partial{\pmb{x}}}=\pmb{A} ∂ x x x ∂ x x x T A A A ​ = A A A 标量对向量求导 几个常见的 来源： CSDN 作者： fgh431 链接： https://blog.csdn.net/zhoutianzi12/article/details/104027928

一阶函数求导： 二阶函数求导： y=x²的 导数 为y'=2x，二阶导数即y'=2x的导数为y''=2 来源： CSDN 作者： wun123 链接： https://blog.csdn.net/wun123/article/details/103984155

问题描述 设计函数求一元多项式的导数。 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 代码实现 # include <bits/stdc++.h> using namespace std ; /************************************************ number(map)存储系数和指数 key-指数 value-系数 按指数从大到小排序 **NOTE: 如果系数只有0项，要输出“0 0”** ************************************************/ int main ( ) { map < int , int , greater < int > > number ; int coef , exp ; while ( scanf ( "%d%d" , & coef , & exp ) != EOF ) number . insert ( pair < int , int > ( exp , coef ) ) ; map < int , int >

类型1、下限为常数，上限为函数类型 第一步：对于这种类型只需将上限函数代入到积分的原函数中去，再对上限函数进行求导。 第二步：对下面的函数进行求导，只需将“X”替换为“t”再进求导即可。 类型2、下限为函数，上限为常数类型 第一步：基本类型如下图，需要添加“负号”将下限的函数转换到上限，再按第一种类型进行求导即可。 第二步：题例如下，添加“负号”转换为变上限积分函数求导即可。 类型3、上下限均为函数类型 第一步：这种情况需要将其分为两个定积分来求导，因为原函数是连续可导的，所以首先通过“0”将区间[h(x),g(x)]分为[h(x),0]和[0,g(x)]两个区间来进行求导。 第二步：然后将后面的变下限积分求导转换为变上限积分求导。 第三步：接着对两个区间的变上限积分分别求导即可得到下面公式。 第四步：对于这种题，可以直接套公式，也可以自己推导。 总结 ： 对于变限积分求导，通常将其转换为变上限积分求导，求导时，将上限的变量代入到被积函数中去，再对变量求导即可。 扩展资料 ： 众所周知，微积分的两大部分是微分与积分。微分实际上是函数的微小的增量，函数在某一点的导数值乘以自变量以这点为起点的增量，得到的就是函数的微分；它近似等于函数的实际增量（这里主要是针对一元函数而言)。 而积分是已知一函数的导数，求这一函数。 所以，微分与积分互为逆运算。 实际上，积分还可以分为两部分。第一种

特征工程相关 特征选择 特证工程学习笔记 Feature-Engineering中文版 缺失值填充方法 机器学习_数据处理及模型评估相关资料 训练模型填充空值(fill null)的几种方法 范数 0范数，1范数，2范数的几何意义 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 矩阵 Matrix calculus(矩阵微积分)关于矩阵求导 如何理解相似矩阵 矩阵求导术(上） 矩阵求导术(下) 孟岩的理解矩阵（一）（二）（三）(辅助理解） https://blog.csdn.net/myan/article/details/647511 https://blog.csdn.net/myan/article/details/649018 https://blog.csdn.net/myan/article/details/1865397 如何理解矩阵特征值 奇异值分解SVD 矩阵求导、几种重要的矩阵及常用的矩阵求导公式 Scalar-by-vector identities 高数&算法 马同学高等数学 牛顿法 逻辑回归 深入理解SVM之对偶问题 EM算法 支持向量机(强烈推荐) others 西瓜书第3，6，10详细讲解 来源： CSDN 作者： whime_sakura 链接： https://blog.csdn.net/whimewcm/article/details

MSE(Mean Squared Error) l o s s = ∑ ( y − y ^ ) 2 loss = \sum(y-\hat{y})^2 l o s s = ∑ ( y − y ^ ​ ) 2 L 2 − n o r m = ∣ ∣ y − ( x w + b ) ∣ ∣ 2 L2-norm = ||y-(xw+b)||_2 L 2 − n o r m = ∣ ∣ y − ( x w + b ) ∣ ∣ 2 ​ l o s s = n o r m ( y − ( x w + b ) ) 2 loss = norm(y-(xw+b))^2 l o s s = n o r m ( y − ( x w + b ) ) 2 介绍一下各种norm 常用的norm有L1-norm，L2-norm即L1，L2范数。那么问题来了，什么是范数？ 在线性代数以及一些数学领域种，norm的定义是 a function that assigns a strictly positive length or size to each vector in a vector space， except for the zero vector. ——Wikipedia 对于一个p-norm，严格定义是 ∣ ∣ X ∣ ∣ p : = ( ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ p ) 1 p ||X||_p