范数定义及tensorflow

最新推荐文章于 2024-07-07 20:19:40 发布
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本文介绍了向量范数的定义，包括p-范数，并探讨了向量拟合的收敛性。同时，文章提到了在TensorFlow中如何应用这些概念，提供了一个实例链接。此外，还简单提及了矩阵范数。

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向量范数:Vector Norm

给定的向量 X X X 和 Y Y Y,只有一个单独的元素 x x x 和 y y y 的话，那最直接的距离定义就是 ∣ x − y ∣ |x-y| ∣x

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TensorFlow进阶一（张量的范数、最值、均值、和函数、张量的比较）
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04-25 1006
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slq1023的博客
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首先看一下tensorflow是如何表示矩阵的： import tensorflow as tf import numpy as np #定义计算图 sess = tf.InteractiveSession() #因为python运行慢，所以要定义会话来运行 #在会话执行前的所有代码都只是对模型的描述，并不会执行 #直到sess.run时代码才真正执行 a1 = tf.consta...
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tensorflow L1f范数的理解（stack,tf.reduce_sum)
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@[TOC]torch.stack（）的理解 l_1norm 对于L_1norm在图像融合中的应用， 此代码自己的理解，输入的图像是（batch,h,w,c)记住pytorch和tensorflow的区别，我以前就是把张量的形式记为（b,c,h,w)了导致理解起来很复杂（就是错了），第14行说明数组按照通道叠加，就是图像尺寸大小不变，只是将通道数从i 变为1,17和18 行说明输入的数组的batchsize为1， 我一开始还不相信（因为谁会这么傻不多输入几张图，增加速度），直到我看到了37行才醒悟，因为你要
tensorflow中的向量范数
Keep_Trying_Go的博客
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向量范数（Vector Norm）：是表征向量“长度”的一种度量方法，其中可以推广到张量上。 在tensorflow中可以通过tf.norm(x,ord)求解张量的L1,L2,∞等范数： x:为指定的张量 ord:为要计算的范数 import tensorflow as tf import numpy as np x=tf.ones([2,2]) tf.norm(x,ord=1) 输出： <tf.Tensor: id=6, shape=(), dtype=float32, numpy=4.0&g
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05-23 1万+
1、背景简介 说起正则化，那为什么我们训练的模型或者是神经网络需要正则化呢？ 它的主要作用在于： 提高泛化能力，防止过拟合 举个例子：上学期间广义分为三种人（仅仅说学习成绩）： 学渣：根本就没学懂，书中的题目不会，考试卷也不会（欠拟合） 书呆子：就会课本上的，所有题目都会做，但是考试就是成绩低（过拟合） 学霸： 书中的会，考试照样考100，是不是可怕？ 懂了吧，机器学习和人一...
tensorflow实现KNN识别MNIST
09-20
在函数的最后，通过调用Session对象的run方法执行tensorflow会话，初始化所有变量，并根据定义好的KNN函数逐个对测试数据进行预测，计算并打印预测准确率。 为了更好地理解和应用tensorflow实现KNN识别MNIST，建议...
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Tensorflow入门(五)——损失函数
陈陈陈Chan的博客
08-11 868
原文链接：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1940819 本文在原文基础上进行细微的修改和完善。 文章目录1. 什么是损失函数2. 怎样使用损失函数2.1 回归模型的损失函数2.2 分类模型的损失函数2.3 总结 1. 什么是损失函数 损失函数（loss function）是机器学习中非常重要的内容，它是度量模型输出值与目标值的差异，也就是作为评估模型效果的一种重要指标，损失函数越小，表明模型的鲁棒性就越好。 2. 怎样使用损失函数 在TensorFlow中训练模型
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sweetfire的博客
08-10 265
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tensorflow从0开始（3）——数学概念的自我理解
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说明 数学概念已经交给老师好多好多年了，我都已经快不记得时间了。所以这篇帖子没有系统性，用到了就去查，查到了就加一点进来。 说明2 英语不好，所以很多东西理解不到位。多交流。 回归 在很长一段时间，我是理解回归这一概念的，并且我会纠结于此，直至此次，纯属个人见解。回归的英文是Regression，google了下，Regression是退化的意思。再去理解回归，就
02 The TensorFlow Way（2）
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Implementing Loss Functions：         损失函数是非常重要的机器学习算法。他们测量模型输出和目标（真理）值之间的距离。         Getting ready：         为了优化我们的机器学习算法，我们将需要评估的结果。结果tensorflow评价取决于指定损失函数。损失函数告诉TensorFlow如何好或坏的预测进行了比较理想的结果。在
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线性代数 范数In the Linear Algebra Series, to give you a quick recap, we’ve learned what are vectors, matrices & tensors, how to calculate dot product to solve systems of linear equations, and what are ...
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深度学习（13）TensorFlow高阶操作二: 数据统计一. tf.norm1. 范数定义2. tf.norm（二范数）3. L1 Norm（一范数）二. reduce_min/max/mean三. argmax/argmin四. tf.equal1. tf.equal定义及用法2. 求解正确率实例五. tf.unique Outline tf.norm（范数） tf.reduce_min/max（最大值/最小值） tf.argmax/argmin（最大值/最小值的位置） tf.equal（两个张量的比
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博观而约取，厚积而薄发
11-24 2111
各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的数据分析操作。内容有： （1）范数 tf.norm()；（2）最值 tf.reduce_min()，tf.reduce_max()（3）求和 tf.reduce_sum()；（4）均值 tf.reduce_mean()；（5）最值的位置 tf.argmax()，tf.argmin()；（6）两个张量比较 tf.equal；（7）张量唯一值 tf.unique() 那我们开始吧。 1. 范数 tf.orm(tensor, ord, axi..
vector norm
#+!
02-16 1913
Vector Norm Given an -dimensional vector (1) a general vector norm , sometimes written with a double bar as , is a nonnegative norm defined such that 1.  when  and  iff . 2.  for any...
Keras与TensorFlow实现改进版WGAN-GP模型及优化
- Wasserstein距离：用于衡量两个概率分布之间的差异，它是通过计算将一个分布的所有数据点“运输”到另一个分布的成本来定义的。 - 梯度罚分（Gradient Penalty）：为鉴别器的损失函数添加一个额外的项，以惩罚鉴别...
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