Norm（范式）的讲解

最新推荐文章于 2025-05-10 19:55:50 发布
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本文深入探讨了数学中各类范数的概念与应用,包括绝对值范数、欧几里得范数、复数的欧几里得范数、出租车范数(曼哈顿范数)、p-范数、最大范数、零范数及汉明距离等.通过具体实例,全面阐述了不同范数的特点及其在数学领域的关键作用.

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边缘计算与大数据：物联网数据处理新范式
AI天才研究院
04-23 2184
随着物联网技术的飞速发展，大量的设备接入网络并产生海量的数据。传统的数据处理模式在处理这些物联网数据时面临着诸多挑战，如网络带宽压力大、数据传输延迟高、数据安全性难以保障等。本文的目的在于探讨边缘计算与大数据如何结合形成一种新的物联网数据处理范式，以解决上述问题。本文的范围涵盖边缘计算与大数据的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景等方面，同时通过项目实战案例展示该新范式的具体实现，为相关领域的研究者和开发者提供全面的参考。本文将按照以下结构展开：首先介绍边缘计算与大数据的背景知识和相关术语；
GPT4原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-20 891
GPT-4原理与代码实例讲解 1.背景介绍 人工智能技术的发展一直是科技领域的热点话题。近年来,自然语言处理(NLP)领域取得了长足进展,其中以GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型最为瞩目。GPT-4作为OpenAI公司最新推出的大型语言模型,展
L-norm详解
geotiger的博客
04-23 1345
Ln-norm 详解
About norms（范数）
lxqlxq21的专栏
04-14 525
L0-norm 统计矩阵中有多少非零元素 L1-norm就是绝对值相加，又称曼哈顿距离 L2-norm就是欧几里德距离 Lp-norm ||x||p=(|x1|p+|x2|p+...+|xn|p)||x||_{p}=(|x_{1}|^{p}+|x_{2}|^{p}+...+|x_{n}|^{p})
范数（norm）
学习日常记录
07-10 1万+
目录什么是范数（norm）？距离、长度L0范数L1范数L2范数Lp范数L∞范数L_\infty范数L∞​范数 什么是范数（norm）？ 范数(norm)是线性代数中的一个基本概念。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。 划重点： 范数的三个特性（满足条件）：非负性、齐次性、三角不等式。 外文名：normnormnorm 作用：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。 记
向量的范数norm：1范数、2范数、无穷范数；矩阵的行范数、列范数
热门推荐
冷月无声的博客
07-13 4万+
0范数： 向量中非零元素的个数。 1范数： 为绝对值之和。 2范数： 通常意义上的模。 无穷范数：取向量的最大值。 转自：范数对于数学的意义？1范数、2范数、无穷范数 ...
范数（norm） ：L-P，L0，L1，L2范数的简单介绍
weixin_58045467的博客
06-07 8922
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，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数来度量的，不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以来度量远近一样；
文心一言在量子计算时代的展望：AI新范式
AI天才研究院
04-10 397
本文旨在探讨量子计算技术与文心一言这类大型语言模型的结合点，分析量子计算可能为AI领域带来的范式变革。量子计算如何加速文心一言的训练和推理过程量子神经网络在自然语言处理中的应用潜力量子-经典混合计算架构下的AI新范式文心一言在量子计算时代的潜在应用场景本文首先介绍量子计算和文心一言的基本概念，然后深入探讨两者的技术融合点。接着我们将分析具体的量子算法实现，并通过案例展示应用前景。最后讨论这一领域的发展趋势和挑战。文心一言：百度推出的超大规模中文语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力。
AIGC模型微调新范式：LoRA技术详解与案例分享
最新发布
AI天才研究院
05-10 1053
随着GPT-3、LLaMA、Stable Diffusion等千亿/百亿参数大模型的普及，AIGC应用对模型微调提出了更高要求：既要保持预训练模型的通用能力，又需高效适配垂直场景。传统全参数微调需更新所有模型参数（如GPT-3有1750亿参数），计算与存储成本极高，难以在企业级场景落地。本文聚焦**LoRA（低秩适应）**这一参数高效微调技术，覆盖其核心原理、数学推导、工程实现及典型应用，帮助读者掌握大模型轻量化微调的关键方法。核心概念：对比传统微调和LoRA，解析低秩分解的核心思想；算法原理。
AIGC原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-05 1040
AIGC原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 人工智能生成内容(AIGC)是近年来人工智能领域的一个重要分支和研究热点。AIGC利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术,可以自动生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。这些内容不仅在质量上可以媲美
VecNorm:它为那些使用早于 2017b 版本的 matlab 计算 vecnorm-matlab开发
06-01
N = vecnorm（A） N = vecnorm(A,p) N = vecnorm(A,p,dim) N = vecnorm(A) 返回 A 的 2-范数或欧几里得范数： 如果A是一个向量，则vecnorm返回该向量的范数。 如果 A 是矩阵，则 vecnorm 返回每列的范数。 如果A是多维数组，则vecnorm沿大小不等于1的第一个数组维返回范数。
MATLAB知识点：norm函数--用来计算向量或者矩阵的范数
数学建模学习交流的博客
01-21 3514
讲解视频：可以在bilibili搜索“新手入门篇——数学建模清风主讲”。
向量 模（module） 范数（norm）
linkequa的博客
02-14 3万+
1，向量的模和范数的计算结果都是一个实数，这个数字对应着单个向量的长度或者两个向量之间的距离。 2，在空间几何中（经常是2或3维空间），常用模来表示向量的长度或两个向量间的距离，符号为||x⃗\vec{x}x||。 例子： 在二维空间中有两个向量：x⃗=(1,2)，y⃗=(2,3)\vec{x}=(1,2)，\vec{y}=(2,3)x=(1,2)，y​=(2,3)， 则x⃗的长度为∣∣x⃗∣∣=...
机器学习中的数学：（二）解析几何
weixin_45315656的博客
04-22 1923
这是原书的第二章，主要将原先的一些概念从几何的角度进行拓展。
Partition of an interval
qq_66485519的博客
12-07 360
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Lecture 8:Norms of Vectors and Matrices
weixin_37616971的博客
10-12 458
矩阵和向量的范式(Norms for Vectors and Matrices) 1 Vector Norms p Form 1 ∥x∥1=∣x1∣+⋯+∣xn∣\|x\|_1=\vert x_1 \vert+\cdots+ \vert x_n \vert∥x∥1​=∣x1​∣+⋯+∣xn​∣ 2 ∥x∥2=∣x1∣2+⋯+∣xn∣2\|x\|_2=\sqrt{\vert x...
详解曼哈顿距离&欧式距离&切比雪夫距离
NGoairpy的博客
01-15 5671
最简单版的曼哈顿距离
l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm
踩风火轮的乌龟
04-21 6771
引言原文：https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinity-norm/这篇文章是我按照上面原文的部分翻译，这篇文章不仅仅介绍了这些范数（Norm）的含义，而且还结合了一些具体的应用，给出了一些最优化范数的方法。原文很长，我就把一些有用的定义翻译一下，感兴趣的伙伴可以自己查看原文。什么是范数对于任何一个
transunet代码讲解
03-09
综上所述，TransUNet巧妙地结合了两种截然不同的深度学习范式—CNNs 和 Transformers 的优点，既可以从宏观角度把握住整个场景的整体布局模式，又能精准定位微观层面的关键要素所在之处。这种独特的设计理念使得...
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