L2范数的计算展开式

最新推荐文章于 2025-04-02 17:00:29 发布

qq_44938668

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矩阵2范数计算及边缘计算

JhzDev的博客

09-23

2590

SVD将矩阵分解为三个矩阵的乘积：A = UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。在矩阵计算中，常用的范数之一是矩阵的2范数（也称为谱范数），它表示矩阵的最大奇异值。为了在边缘设备上进行矩阵计算，我们可以使用轻量级的计算库或优化算法，以减少计算资源的使用。本文介绍了如何计算矩阵的2范数，并探讨了在边缘设备上进行矩阵计算的方法。矩阵的2范数是通过奇异值分解来计算的，可以使用。在边缘计算场景中，我们可以使用轻量级的计算库或优化算法，在嵌入式设备上进行高效的矩阵计算。

l2norm:计算 L2 范数（欧几里得范数）

06-07

L2范数计算数组的 L2 范数（）。安装 $ npm install compute-l2norm 要在浏览器中使用，请使用。用法 var l2norm = require ( 'compute-l2norm' ) ; l2norm( arr[, accessor] ) 计算array的L2范数（欧几里得范数）。 var data = [ 2 , 7 , 3 , - 3 , 9 ] ; var norm = l2norm ( data ) ; // returns ~12.3288 对于对象arrays ，提供一个访问function访问array值。 var data = [ [ 'beep' , 3 ] , [ 'boop' , 4 ] ] ; function getValue ( d , i ) { return d [ 1 ] ; } var no

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范数平方的展开公式

chen的博客

05-13

4107

对于一个向量x∈Rnx∈Rn∥x∥2x⋅x∑i1nxi2∥x∥2x⋅xi1∑nxi2这里，xix_ixi表示向量x\mathbf{x}x的第iii个分量。

L2范数（L2 Norm）

最新发布

weixin_67251822的博客

04-02

993

通过这个类，你可以灵活地控制嵌入向量的规模，从而提升模型的泛化能力！对于一个向量 x = [x₁, x₂, ..., xn]（或L2范数的平方和），作为正则化损失。“嵌入向量不要太大，否则我会惩罚你！想象你有一个向量（比如嵌入向量。），L2范数就是计算这个向量的。这个类计算所有输入嵌入矩阵的。就像在三维空间中，计算点。

二范数的Taylor展开

刚入门的coder

11-05

854

需要对该方程应用Taylor展开至一次项，有。

基于numpy的L2计算

渔道的博客

12-13

8497

欧几里得距离(Euclidean Distance)或欧几里得度量(Euclidean Metric)是欧几里得空间中两点间的距离。二维空间公式 d=(x1−x2)2+(y1−y2)2d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}d=(x1−x2)2+(y1−y2)2 计算二维空间中两点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离三维空间公式 d=(x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2d=\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2+(z_1-z_2)

L1&L2，范数&损失

double_yellow的博客

05-23

4567

这里是有很大的区别的哦。而越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。为什么越小的参数说明模型越简单？一种理解是：“限制了参数很小，实际上就限制了多项式某些分量大小，使分量的影响很小，这样就相当于减少参数个数”。在回归里面，有人把有它的回归叫“岭回归”（Ridge Regression），有人也叫它“权值衰减weight decay”。L2范数强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题：过拟合。它是把目标值y与估计值f(x)的差值的平方和最小化。，都接近于0，但与L1范数不同，

L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法

weixin_30408165的博客

11-09

3289

L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为： \[ \min_{\bf{z}} || {\bf{z}}||_0 \\ \text{subject to: } ~ \frac{1}{2}|| {\bf{x}} - {\bf{A}} {\bf{z}} ||_2^2 \leq \epsilon ...

机器学习基础知识（一）：梯度下降，L2,L1,L0范数

qq_29409037的博客

05-13

9170

机器学习机器学习，让机器学习某种知识或规律的过程。机器学习按照情景来分，可以分为监督学习，半监督学习，无监督学习，transfer learning，强化学习等；按照任务，可以分为回归，分类，结构性学习等；按照方法分，可以分为线性模型，非线性模型（深度学习，SVM,决策树，KNN）等。泰勒展开式 泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f(x)利用关于...

L0、L1与L2范数、核范数（转）

weixin_30621711的博客

10-25

1738

L0、L1与L2范数、核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。监督机器学习问题无非就是"minimiz...

范数的理解

WangKingJ的博客

11-14

3590

在看图卷积的时候，碰到了范数的问题(其实之前也遇到过，但是没有仔细的整理，主要是懒)，然后，这次决定查阅一波资料整理一下。 1.向量的范数向量的1-范数： ∣∣X∣∣1=∑i=0n∣xi∣||X||_1 = \sum_{i=0}^n |x_i|∣∣X∣∣1=i=0∑n∣xi∣它表示的就是各个元素的绝对值之和。向量的2-范数： ∣∣X∣∣2=(∑i=0nxi2)1/2=∑i=1nxi2|...

9月23日笔记 2-norm[2范数]

求津问道的博客

09-23

4526

Noun two-norm (plural two-norms) Mathematical measure of length given by "the square root of the squares." Denoted by {\displaystyle ||\cdot ||_{2}}, the two-norm of a vector {\displaystyle

L1标准化与L2标准化的计算

qq_40815249的博客

07-13

1268

Ln标准化计算公式 Ln标准化=每个元素Ln范数Ln标准化=\frac{每个元素}{Ln范数}Ln标准化=Ln范数每个元素对于p-范数，如果 x=[x1,x2,……,xn]T[x_1, x_2,……,x_n]^T[x1,x2,……,xn]T 那向量x的p-范数为： ∣∣x∣∣p=(∣x1∣p+∣x2∣p+……+∣xn∣p)1p||x||_p = ( |x_1|^p+|x_2|^p+……+|x_n|^p)^\frac{1}{p}∣∣x∣∣p=(∣x1∣p+∣x2∣p+……+∣xn∣p)p1

SSE加速实战之二阶范数计算

billbliss的专栏

11-09

1291

这里使用了纯C，SSE c++加速版本，SSE 汇编加速版本测试求二维向量二阶范数的计算：平方和求平方根结果使用纯C反而更快环境WIN10 + VS2013 结果是 arrayCalcCPP 0.040ms arrayCalcSSE 0.212ms arrayCalcSSEASM 0.225ms void arrayCalcCPP(F32 *p1, F32 *p2,

向量的二范数平方求导

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羊老羊

03-09

1万+

2022.3.9 ∣∣x∣∣2||x||^2∣∣x∣∣2：规则1：范式是写再下面的，如果是2常常省略。所以∣∣x∣∣2=∣∣x∣∣22||x||^2=||x||^2_2∣∣x∣∣2=∣∣x∣∣22; 规则2： > 【尝试推导】

矩阵与二范数的相关操作

天天向上的专栏

07-25

9642

向量 aaa 的二范数： ∥a∥2‖a‖2\|a\|_2 根据定义： aTa−−−√=∥a∥2aTa=‖a‖2\sqrt{a^Ta}=\|a\|_2 令有一向量 uuu，并且满足 ∥u∥2≤ϵ‖u‖2≤ϵ\|u\|_2\leq \epsilon，那么 minaTuminaTu\min\qquad a^Tu 的解为： u=−ϵa∥a∥2u=−ϵa‖a‖2u=-\epsilon\frac...

L0、L1、L2范数的理解

weixin_45492636的博客

11-22

5542

一、什么是L1、L2、L3范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根 L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0. L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理 condition number不好下的矩阵(数据变化很小矩阵求解后结果变化很大) （核心：L2对大数，对outlier离群点更敏感！）下降速度：最小化权值参数L1比L2变化的快模型空间的限制：L1会产生稀疏

范数

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10-11

2277

在机器学习领域中，有时我们需要衡量一个向量的长度或大小。此时我们经常使用成为范数的函数来衡量向量的大小。范数本质上是一类映射关系，将向量空间的所有向量映射到非负实数域上。这个非负的数值可以理解为向量的长度。范数需要的满足的条件： 1）f(x)=0 <=> x=0，x是零向量 2）f(x)>=0,非负性 3）f(x+y)<=f(x)+f(y) 4) f(ax)=|a|f

深度学习：计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数

科学楼守夜者的博客

11-30

2080

# coding = utf-8 # tensorflow中集合的运用：损失集合 # 计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.layers as tflayers from numpy.random import RandomState # 获得一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则...

矩阵和矢量在一起如何计算

02-09

### 矩阵与向量的运算规则矩阵与向量之间的运算是线性代数中的基本操作之一。常见的运算包括乘法、加法以及各种变换。 #### 1. 矩阵与向量相乘当一个 $ m \times n $ 的矩阵 $ A $ 和一个长度为 $ n $ 的列向量 $ v $ 进行乘法时，结果是一个长度为 $ m $ 的新列向量 $ w $，其第 i 行元素由下式给出： \[ w_i = \sum_{j=1}^{n}A_{ij}v_j \] 这种运算可以理解为将矩阵每一行作为系数来组合输入向量各个分量的结果[^1]。对于 MATLAB 实现而言，可以直接利用内置函数完成此过程： ```matlab % 定义一个3x2矩阵A和一个2维列向量v A = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; v = [7; 8]; % 计算Av得到新的列向量w w = A * v; disp(w); ``` #### 2. 向量求模（范数）给定向量 $ u $，其欧几里得模可以通过计算各分量平方之和再开方获得，在某些库中也被称为 L2 范数或 Frobenius 范数。例如，在 Eigen 库中可通过 `u.norm()` 方法快速获取该值[^2]。同样地，在MATLAB 中也可以很方便地执行这一操作: ```matlab % 创建一个三维向量u并计算它的L2范数 u = [1; 2; 2]; norm_u = norm(u); % 使用MATLAB内建的norm()函数 disp(norm_u); ``` #### 3. 矩阵转置后的向量化表示有时为了简化表达形式或者便于处理特定类型的优化问题，会涉及到把整个矩阵按照某种顺序展开成单个长向量的过程——这便是所谓的“矩阵向量化”。具体来说就是按照行优先或是列优先的方式依次读取矩阵内的每一个元素形成一个新的高维度向量。在实际编程实践中，如果想要手动实现这样的转换，则可以根据所使用的工具包特性编写相应的代码片段；而在一些高级语言环境下可能已经提供了直接支持此类功能的方法。