NDArray可以很方便的求解导数,比如下面的例子:(代码主要参考自https://zh.gluon.ai/chapter_crashcourse/autograd.html) 用代码实现如下: import mxnet.ndarray as nd import mxnet.autograd as ag x = nd.array([[1,2],[3,4]]) print(x) x.attach_grad() #附加导数存放的空间 with ag.record(): y = 2*x**2 y.ba

clc; %清屏 clear; %清除变量 close all; %关闭 syms x; %定义变量,多个变量间用空格分离 f(x) = x^3; %原函数 res = diff(f(x),x,1); %函数的导数 pretty(res); %按照书面格式进行展示 ezplot(f(x)); %绘制原函数曲线 hold on; ezplot(res); %绘制导数的曲线 grid on;%加网格 legend('y=x^3','y=3*x^2');%加图例 title('函数求导数'); %{

对于 \(Softmax\) 回归的正向传播非常简单,就是对于一个输入 \(X\) 对每一个输入标量 \(x_i\) 进行加权求和得到 \(Z\) 然后对其做概率归一化. Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图: 其中 \(X\in\mathbb{R}^{n\times m}\) 是一个向量或矩阵,这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本,其中 \(n\) 是输入特征的数量,\(m\) 是传入的训练样本数量:此图只是示意的一个简单的 Softmax 的传播单元,可以把它理解为一个神经

题目描述 描述:求函数f(x) = a*x^3 + b*x^2 + c*x + d在x = x0处的一阶导数.   输入 数据第一行是数据的组数m 接下来m行的每一行分别是 a b c d x0 输出 输出x0处的导数 样例输入 1 1 1 1 1 1 样例输出 6 来源 2015机考题A题 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> using namespace std; int main() { ; sc

设 $f(x)=x^2\ln(x+1)$, 求 $f^{(n)}(0)$. 解答: 利用 Leibniz 公式易知 $f'(0)=f''(0)=0$, $f^{(n)}(0)=(-1)^{n-3} n(n-1)\ (n\geq 3)$.

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>3 但假设其最值不止一个,如下 a = np.array([1,2,3,4,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>[3,4]

A video by 3Blue1Brown in Bilibili\text{A video by 3Blue1Brown in Bilibili}A video by 3Blue1Brown in Bilibili I don't have a systematic face to Derivatives before, but now I do.\text{I don't have a systematic face to Derivatives before, but now I do.

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

torch.autograd 包提供Tensor所有操作的自动求导方法. 数据结构介绍 autograd.Variable 这是这个包中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有的定义在其上的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度,Variable有三个属性: 访问原始的tensor使用属性.data: 关于这一Variable的梯度则集中于 .grad: .creator反映了创建者,标识了是否由用户使用.Variable直接创建(No

一.softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是: $$  S_i = \frac{e^j }{ \sum\nolimits_{j} e^j}  \tag{1}$$ 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率

前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学习了高数,让生活中充满数学,生活会变得更有意思. 本节并不是完整的高数计算手册,仅介

cr:http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 一.矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\

Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本工具 unidecode,ascii和U

Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本工具 unidecode,ascii

https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026796 导数与梯度.矩阵运算性质.科学计算库numpy 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

Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm

库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. 学习Python中有不明白推荐加入交流群                 号:516107834                 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助,                 群里有不错的学习教程! difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levens

目录numpy常用函数学习点乘法线型预测线性拟合裁剪.压缩和累乘相关性多项式拟合提取符号数组杂项点乘法该方法为数学方法,但是在numpy使用的时候略坑.numpy的点乘为a.dot(b)或numpy.dot(a,b),要求a,b的原始数据结构为MxN .* NxL=MxL,不是显示数据,必须经过a.resize()或者a.shape=两种方法转换才能将原始数据改变结构.代码如下: >>> import numpy as np>>> a=np.array([[1,2,3,