最终图像都是下图形式

一.计算图简介 在pytorch的官网上,可以看到一个简单的计算图示意图, 如下. import torchfrom torch.autograd import Variable x = Variable(torch.randn(1, 10)) prev_h = Variable(torch.randn(1, 20)) W_h = Variable(torch.randn(20, 20)) W_x = Variable(torch.randn(20, 10)) i2h = torch.mm(W_

自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度

p.s. 复合函数求导时千万不能先带值,再求导. 一定要先将符合函数按照求导的规则展开,再带值. 设 $f(x)=g(h(x))$,则对 $f(x)$ 求导: $f'(x)=h'(x)g'(h(x))$ 此题中,我们用 LCT 维护 $x^{i}$ 前的系数和,每次询问时将一条链的系数和提出,将 $x$ 带入其前 15 项即可. Code: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 500000 #define M 17

今日内容 包: 1. 导入模块的细节 2. 包的概念与使用 3. 包中的相对导入语法 跨文件夹导入模块 1. 假设有一个文件夹a ,a 的下面有一个ma 的模块,如果a文件夹所在目录在环境变量,a文件夹中的ma 模块可以被以下方式导入: import a.ma   |    from a import ma 2. 基于第一条,如果文件夹a 下有一个b文件夹,文件夹下有一个mb模块,如果a文件夹所在的目录在环境变量,a文件夹中的b文件夹内的mb模块就可以被以下方式导入: import a.b.mb

文章目录 ★引子 ★求导 ★最初的想法 ★初步的想法 ★后来的想法 ★最后的想法 ★编程范式 ★结尾 首先声明一点,本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想,顺便谈下函数式编程,而不是教你如何准确地.科学地用java求出函数在一点的导数. ★引子 def d(f) : def calc(x) : dx = 0.000001 # 表示无穷小的Δx return (f(x+dx) - f(x)) / dx # 计算斜率.注意,此处引用了外层作用域的变量 f return calc # 此处用函数作为返

一.摘要 本文是BUAA OO课程Unit1在课程讲授.三次作业完成.自测和互测时发现的问题,以及倾听别人的思路分享所引起个人的一些思考的总结性博客.本文第二部分介绍三次作业的设计思路,主要以类图的形式展现,并有简单的优劣分析:第三部分为程序代码复杂度的分析(二.三两部分为基于度量的对自己程序结构的分析):第四部分为对自己.对他人程序的测试.DEBUG.Hack的思考:第五部分是分析作业中可以应用对象创建模式的可能性,和重构的思考. 二.开发设计思路 1.程序类图展示 第一次作业 第二次作业 第

BUAA-OO-表达式解析与求导 解析 按照常规,解析这一部分我们分为词法分析与语法分析.当然由于待解析的字符串较简单,词法分析器和语法分析器不必单独实现. 词法分析器 按照常规,我们先手写一个词法分析器,而不使用正则表达式. 词法分析器:读取字符流,产生标记流.它聚合字符形成单词,并应用一组规则来判断每个单词在源语言中是否合法,如果合法则为其分配一个语法范畴,产生一个标记. 我们的词法分析器行为如下: 如果 当前输入有定义,则 为其产生一个标记(token, token value).譬如:当

从C.DS.计组一路折磨过来, 几乎都在采用过程化.函数式的编程思想.初接触面向对象的项目开发,经过了三周的对多项式求导问题的迭代开发,经历了设计.coding.测评环节,算是对面向对象有了一定的认识,这个过程总结了一些经验,在这里希望和大家一起share,欢迎大家给我提意见. 一.关于代码架构 1.第一次作业 主要设置了3个class PolyComputer作为主类,进行I/O操作,正则表达式匹配,项的提取,合并同类型,排序这些操作 PolyTerm表示每一项,包含项的基本特征系数和指数,c

写在前边:第一次接触面向对象语言,编程思想仍然不可避免的有以前面向过程的影子.从第一次作业的完全面向过程,到第二次学会剥离各个类互不影响到第三次作业的先构思面向对象的基本程序架构再编程.虽然程序有些地方仍然显得很笨重,但是在面向对象编程这条道路上也算是迈出了实质性的一步.在这一过程中,真心感谢各位在讨论课上分享自己经验的同学和讨论区的大佬.从各位的分享中,自己get到很多的关于程序架构设计参考,关于面向对象的不同理解,自动评测的方法,以及很多小技巧. 历次作业程序分析 第一次作业(仅包含幂函数的

概述: 面向对象第一单元的作业是三次难度依次递增的多项式求导.第一次作业是仅包含带符号整数和幂函数的多项式求导,例如:-1+xˆ233-xˆ06:第二次是在前面的基础上增加了三角函数的求导,例如:-1+xˆ233*xˆ06-sin(x)*3*cos(x):第三次是增加了嵌套函数的求导,例如:(-1+xˆ233)*sin(xˆ2)ˆ06-cos(sin(x))*3.经过三次的求导训练,我学会了正则表达式的用法.Java内大数运算.对象与类.继承与多态.异常捕获.利用checkstyle检查并规范自

2019年北航OO第1单元(表达式求导)总结 1 基于度量的程序结构分析 量化指标及分析 以下是三次作业的量化指标统计: 关于图中指标在这里简要介绍一下: ev(G):基本复杂度,用来衡量程序非结构化程度.基本复杂度高意味着非结构化程度高,难以模块化和维护. Iv(G):模块设计复杂度,用来衡量模块判定结构,即模块和其他模块的调用关系.模块设计复杂度高意味模块耦合度高,这将导致模块难于隔离.维护和复用. v(G):模块判定结构复杂度,数量上表现为独立路径的条数. 从上面三张图可以看出,整体上3个

目录 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 第二次作业 第三次作业 对多项式合法性判断的讨论 程序bug的分析 未通过的互测bug bug的位置与程序结构的关系 继承和接口的使用 互测 手动构造样例 对拍器评测 两种评测方式的优缺点 Applying Creational Pattern 总结 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 1.设计思路 在第一次作业中,我设计了两个类:PolyDerivation(主类).Poly.main(String[])函数存在于PolyD

作业一.含幂函数的简单多项式的求导 (1)基于度量的程序结构分析 1. 统计信息图: 2. 结构信息图: 3. 复杂度分析 基本复杂度(Essential Complexity (ev(G)).模块设计复杂度(Module Design Complexity (iv(G))).Cyclomatic Complexity (v(G))圈复杂度 OCavg为平均循环复杂度;WMC为总循环复杂度 4. 分析: 本次作业一共使用3个类,没有使用继承.接口. Main类: 1)程序入口 2)主要业务逻辑层

简介 本单元作业分为三次 第一次作业:需要完成的任务为简单多项式导函数的求解. 第二次作业:需要完成的任务为包含简单幂函数和简单正余弦函数的导函数的求解. 第三次作业:需要完成的任务为包含简单幂函数和简单正余弦函数的导函数及其组合的求解. 第一次作业 实现方式   输入.解析: 1.      去掉所有空白符. 2.      经过一系列replaceAll使得项与项之间仅以+分隔. 3.      利用Split将所有项拆分开,对于每一个项新建一个对象. 求导: 1.      每个因子存储在

OO_Unit1_表达式求导总结   OO的第一单元主要是围绕表达式求导这一问题布置了3个子任务,并在程序的鲁棒性与模型的复杂度上逐渐升级,从而帮助我们更好地提升面向对象的编程能力.事实也证明,通过这3个task的练习,我的OO水平也在各方面得到了不同程度的提高,包括但不限于模型的设计.对Java中各类容器的使用和重载以及测试手段的多样化等等.接下来我将分别就这3个task对我的代码进行分析,同时总结自己的一些收获与心得. Task 1 任务目标:实现由简单幂函数构成的多项式的求导 任务特点:

一.基于度量分析程序结构 (一)第一次作业 (1)设计思路 本次作业只涉及到简单幂函数通过加减运算而复合而成的函数,因此笔者自然的把函数分成了函数本体以及单个的项两个部分,在笔者的设计中两个类的功能如下: Poly:存储函数本体.将函数的各个项分解出来 Item:存储单个的项.单个项的求导.输出 (2)UML类图 本次设计主要的采用了Poly和Item两个类,分别代表函数表达式和单个的幂函数因子,本次设计中存在的问题在于,主类中包含不必要的方法init()用以对字符串进行预处理,通过研讨课,笔者

OO第一单元作业总结 第一次作业 基于度量分析代码结构 基本算法 第一次作业是简单多项式导函数求解,不需要对输入数据的合法性进行判定, 基本思想是用 (coeff, expo)表示二元组 coeff*x**expo,而多项式中的每一项都可以以二元组的形式存储,这样做的好处在于多项式的每一项存储形式规范单一,求导规则随之变得很简单,再加上由于不需要考虑输入数据的合法性与否.化简相对简单,使得实现很快. 当然缺点也很明显,可拓展性很差,只能支持简单的多项式,下一次迭代必须得重构了. UML类图: 耦

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y  \quad where \quad \Delta Y=y-label$   (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函