手动计算矩阵梯度或者矩阵导数

最新推荐文章于 2024-11-14 11:23:01 发布
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分类专栏： 动手学深度学习第二版李牧大神
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/boyStray/article/details/87901676?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162446146216780264070326%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162446146216780264070326&biz_id=0&utm_medium
详解神经网络中矩阵实现的梯度计算
一番の宝物
11-09 3万+
对神经网络有一定了解的同学知道：一般的神经网络的具体实现都是通过矩阵实现的，包括误差反向传导，梯度计算和更新等等，比如y=w*x+b，这里的所有变量都是矩阵，我们通常会叫w和b为参数矩阵，矩阵相乘首先效率比较高，然后也比较好操作，那么对于矩阵形式的导数该怎么计算？比如w矩阵的具体导数dw应该如何计算？首先我们来看一个只有输入和输出层的网络，我们输入X矩阵大小为 N*D， N为batch的大小，也就是
python矩阵运算法则_导数与梯度、矩阵运算性质、科学计算库numpy
weixin_29785723的博客
02-10 1552
一、实验介绍1.1 实验内容虽然在实验一中我想尽量少的引入(会让人放弃继续学习的)数学概念，但我似乎还是失败了。不过这几乎是没有办法的事，要想真正学会深度学习，没有一定的数学基础(高等数学、线性代数、概率论、信息论等)，(几乎)是不可能的。学深度学习不学其中的原理你可能能够学会搭建模型，但当模型出了问题或者无法训练出好的结果时，不懂原理是很难调试的。不过话说回来，要想理解深度学习中的基本概念(而不...
矩阵梯度求导计算
渐宽阁读书小弟
08-18 925
矩阵求导
矩阵求导法则，梯度求导方式
迪文的博客
03-28 592
梯度向量的求导方式。 忘记的常来看看。
数值计算之 梯度向量和梯度矩阵，雅可比矩阵，海森矩阵
qq_41035283的博客
11-30 1万+
数值计算之 梯度向量，雅可比矩阵，海森矩阵前言梯度向量梯度矩阵雅可比矩阵海森矩阵总结 前言 非线性最小二乘中的函数求导内容，主要涉及梯度向量、雅可比矩阵和海森矩阵。因此提前做一个辨析。实际上之前在矩阵求导中已经提到过这些内容。 梯度向量 对于实值向量函数f(x)∈R,x=(x1,x2,…,xn)Tf(x)\in R,x=(x_1,x_2,\dots,x_n)^Tf(x)∈R,x=(x1​,x2​,…,xn​)T，其梯度向量可表示为： ∇f(x)=∂f(x)∂x=[∂f∂x1∂f∂x2…∂f∂xn] \nab
【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度
成长之路
09-02 7847
本节以较简单的例子来理解矩阵乘法下的反向传播过程。为了稍微形象一些，这里同样会用到计算图来进行描述。
矩阵的导数.pptx
11-29
文档对各种矩阵的按行和按列求导分别进行了介绍，对矩阵的分子形式和分母形式求导页进行了详细的介绍。 文档还对矩阵的复合求导公式页进行了介绍，但是公式的推导不包含在内。
矩阵导数汇总
10-11
例如，在机器学习中，常常需要计算损失函数关于模型参数的梯度，这就需要用到矩阵导数的相关知识。 #### 五、实例分析 以损失函数为例，假设我们有一个线性回归模型，损失函数定义为\(L = (y - Xw)^T(y - Xw)\)，...
计算布氏导数矩阵和布氏电压的盖斯塞达尔方法的matlab代码.rar
09-10
布氏导数矩阵的各个元素代表图像在不同方向上的梯度信息，这对于图像处理中的特征提取等任务至关重要。而布氏电压通常是指在电子电路分析中，电路元件或节点上的电压值。在特定的电子电路问题中，布氏电压的分析可以...
计算矩阵的梯度或差异
weixin_45362275的博客
11-14 437
原始矩阵如下图所示： 第一个维度的梯度矩阵是： 第二个维度的梯度矩阵是： 原始矩阵如下图所示： 差异矩阵如下：
【PyTorch】第二节：梯度的求解
荷叶田田的博客
04-12 2003
本实验首先讲解了梯度的定义和求解方式，然后引入 PyTorch 中的相关函数，完成了张量的梯度定义、梯度计算、梯度清空以及关闭梯度等操作。
矩阵乘法的梯度计算
anyu_xin
03-05 2906
转载 米老虎M
PyTorch笔记——实现线性回归完整代码&手动或自动计算梯度代码对比
umbrellalalalala的博客
08-27 522
参考资料：《深度学习框架PyTorch：入门与实践》 生成数据集完整代码 采用“假数据”： # 设置随机数种子，保证在不同计算机上运行时下面的输出一致 t.manual_seed(1000) def get_fake_data(batch_size=8): ''' 产生随机数据：y=x*2+3，加上了一些噪声 ''' x = t.rand(batch_size, 1) * 20 y = x * 2 + (1 + t.randn(batch_size, 1) * 3) ret
矩阵分析与应用（二）————梯度分析与最优化
weixin_44357667的博客
10-05 5295
矩阵分析与应用第五章——梯度分析与最有优化一、梯度1.实值函数对实向量的梯度 一、梯度 1.实值函数对实向量的梯度 梯度算子： 梯度： 矩阵求导计算公式
矩阵论——导数与梯度
nyist_yangguang的博客
12-09 1091
深度学习之详解常见梯度算法(概念、公式、原理、算法实现过程)
a910247的博客
04-03 2万+
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于寻找最小化损失函数（或成本函数）的参数值。在机器学习和深度学习的背景下，损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异，而梯度下降则是用于更新模型的参数（例如权重和偏置），以最小化这个差异。梯度下降的工作原理是，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向（即最陡峭的下降方向）更新参数。这样，每次迭代都会使损失函数值减小（至少在局部上是这样的），从而逐渐接近损失函数的最小值。初始化参数：随机初始化模型的参数（例如权重和偏置）。
梯度向量、Jacobian、Hessian矩阵
Alinooo的博客
07-11 5674
目录一、梯度向量定义二、Jacobian矩阵定义举例三、Hessian矩阵定义举例四、梯度向量、Jacobian、Hessian的对比 【一句话引入】海森矩阵相当于 f(x1,x2,…,xn) 的梯度向量 g(x) 关于自变量 (x1,x2,…,xn) 的雅可比矩阵。 一、梯度向量 定义 目标函数f为单变量，是关于自变量x=(x1,x2,…,xn)T的函数，单变量函数f对向量x求梯度，结果为一个与向量x同维度的向量，称之为梯度向量： 二、Jacobian矩阵 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给
浅谈Matlab中的梯度（gradient）
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Simon郎的博客
05-01 6万+
梯度(gradient)是函数在改点变化最大的值，在用Matlab做图像处理中，梯度可有以下公式来计算： [Fx,Fy]=gradient(F) 1.F是一维矩阵，有Fx=gradient（F，L），L为俩元素之间的距离。 2.F是二维矩阵，（Fx，Fy）=gradient（F，Lx,Ly）,Lx,Ly表示各自方向上各点间的距离。 3.F是三维矩阵，（Fx，Fy，Fz）=gradient（...
机器学习矩阵的梯度分析
编程之路
04-11 4757
 
python计算矩阵导数
最新发布
02-12
### 使用Python进行矩阵导数计算 #### 方法一：利用TensorFlow自动微分机制 TensorFlow提供了强大的自动微分功能来处理复杂的梯度运算，包括高阶导数以及Hessian矩阵的计算。通过定义变量并构建计算图，在执行反向...
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