mathematica微分

分类模型(分类的原理、权重向量的求解、感知机、逻辑回归、似然函数、对数似然函数、似然函数的微分、线性不可分)

分类模型意义：对带有标签的数据进行学习，实现数据的分类1.内积（分类的原理）内积公式：x⋅y=x1y1+x2y2+...+xnyn
奋进的小hang·2023-01-13 08:35

神经网络的学习--数值微分、梯度法

像这样用微小的差分求导数的过程就称为数值微分而基于数学推导式推导的导数称为解析性求
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:36

pytorch基础-优化模型参数（6）

训练一个模型就是一个迭代的过程，在每次迭代(称为epoch)中，模型对输出进行猜测，计算猜测中的误差(损失)，收集误差对其参数的导数(前一节中自动微分一样)，并使用梯度下降优化这些参数。
一只小小的土拨鼠·2023-01-12 21:01

卷积核的grad为none_pytorch入门与实践（1）：张量的基本操作和自动微分requires_grad=True...

PyTorch是一个基于Python的库，提供了一个具有灵活易用的深度学习框架，是近年来最受欢迎的深度学习框架之一。如果你是新新新手，可以先学习以下教程：深度学习之PyTorch实战-基础学习及搭建环境PyTorch中文文档改编自：(1)DEEPLEARNINGWITHPYTORCH:A60MINUTEBLITZ(2)https://www.kesci.com/home/project/5e003
lewis青·2023-01-12 21:01

微分方程（人口预测与传染病模型）

一、定义微分方程：含导数或微分的方程微分方程的阶数：所含导数或微分的最高阶数，如y’’’+2y’’-2x=0是三阶微分方程微分方程的解：使得微分方程成立的函数例如y’-2x=0的解可以为x²或者x²+1
一个很菜的小猪·2023-01-12 20:21

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法12\frac{1}{2}21是方便计算加的梯度下降法学习率η\etaη复合函数微分的链式法则参数更新表达式演示程序标准化差值阈值
shichen501·2023-01-12 19:10

A Mathematical Introduction to Logic

Thepurposeofthesecommentsistoexplain,sectionbysection,whatIamtryingtodointhebook.Myhopeisthatthecommentarywilladdahelpfulperspectiveforthereader.Inadditionbeingaplaceforhelpfulmaterial,thiswebsitegive
wqsgaara·2023-01-12 19:25

java 二维卡尔曼滤波_Kalman Filter(卡尔曼滤波)的个人笔记以及程序实现

该系统可用一个线性随机微分方程来描述：X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k)再加上系统的测量值：Z(k)=HX(k)+V(k)上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量
weixin_39780260·2023-01-12 18:30

统计学系统学习目录（持续更新中）

根据个人目前学习进度更新，但是前面未完善的内容会逐步更新——2023年1月11日概率论基础矩阵论基础统计学基础回归分析基础凸优化基础随机过程基础随机过程预备知识离散鞅理论随机微分方程时间序列分析基础随机微分方程在时间序列的应用神经网络随机微分方程在时间序列的应用机器学习基础
邓宏宇·2023-01-12 17:11

自动驾驶道路曲率计算

曲率的介绍圆的曲率曲线的曲率二、实现1.计算曲率半径的方法，代码实现如下：总结目标知道车道曲率计算的方法知道计算中心点偏离距离的计算一、曲率的介绍曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义
武魂殿001·2023-01-12 16:12

PID控制算法学习笔记——算法入门

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、PID的工作原理二、控制策略1.比例控制2.积分控制3.微分控制总结参考文章前言PID，就是比例（proportional
日思夜酒。·2023-01-12 14:54

PID算法从入门到放弃

PID算法简介  PID算法是一种控制算法，是Proportional（比例）、Integral（积分）、Derivative（微分）的缩写。该控制算法广泛的应用于工业控制当中。
帅子o·2023-01-12 14:48

一文入门pid（二）：pid算法的代码实现

同样把微分项看作切线，就是时间内的两点斜率，为。在代码中可以不要，用迭代次数模拟时间。这就是pid离散化的位置式：下面给出代码展示，用了staer表示静态误差，也可以
不懂黑夜的猫·2023-01-12 14:18

PID算法详解及实例分析

所谓的PID，指的是proportion，integration，differentiation，比例，积分，微分。因此，PID是结合了比例积分微分三个模块于一身的控制算法。
bitcarmanlee·2023-01-12 14:47

PID算法入门(一)

１.简介PID是Proportional(比例),Integral(积分),Differential(微分)的首字母缩写,他是一种结合比例,积分,微分三个环节于一体的闭环控制算法.２.PID各环节２.１
他日仙界再相逢，一声道友尽沧桑·2023-01-12 14:14

积分与微分

为函数句柄，a为积分下限,b为积分上限qudal(f,a,b)//f为函数句柄，a为积分下限,b为积分上限,精度更高双重积分求解三重积分求解q=triplequad(f,xm,xM,ym,yM,zm,zM)常微分方程常微分方程符号解
惊鸿.Jh·2023-01-12 13:14

OpenCV学习笔记（八） 边缘、线与圆的检测

Sobel算子与Scharr算子都是一个离散微分算子(discretedifferentiationoperator)，用来计算图像灰度函数的近似梯度。结合了高斯平滑和微分求导。
清，纯一色·2023-01-12 10:17

Pytorch---Pytorch张量的变形与自动微分

一、张量的变形1.张量的形状变换代码importtorchimportnumpyasnpif__name__=='__main__':t=torch.randn(4,6)print(t.shape)#类型的转换t1=t.view(3,8)print(t1.size())#转换为2维，最后一个维度为1，第一个维度-1代表自动计算t2=t.view(-1,1)print(t2.shape)print(
水哥很水·2023-01-12 08:55

数据图像处理——期末复习知识点二2（含matlab简单命令考察）

注意本文仅供学习参考，如有误差可以私信联系我进行修改哦~~期末复习知识点2二、综合题三、填空题四、MATLAB简单命令1.读写图像文件2.图像类型转换3.图像的增强4.运算函数二、综合题几何变换图像压缩微分锐化三
留家里哦哦哦·2023-01-12 06:04

∇SLAM：自动可微分SLAM

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1摘要将表示学习方法与同时定位和建图(SLAM)系统相结合是一个开放的问题,因为它们的高度模块化和复杂性.在功能上,SLAM是一种将原始传感器输入转换成机器人和环境状态分布的操作.如果这种转换(SLAM)可以表达为一个可微函数,我们可以利用基于任务的错误信号来学习优化任务性能的表示.然而,典型的稠密SLAM系统的几个组件是不可区
小白学视觉·2023-01-12 05:00

美国大学生数学建模竞赛赛题题型分类

美国大学生数学建模竞赛赛题题型分类美赛赛题应用模型•运筹优化类问题（规划模型、排队论、神经网络、启发式算法）•评价类问题（层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法等）•机理分析类问题（回归、拟合、微分方程等
Code_King1·2023-01-11 23:45

深度学习入门篇（一）：环境搭建(PyTorch+Anaconda3+CUDA+PyCharm )

PyTorch主要有两大特征：类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速；基于带自动微分系统的深度神经网络。它是一个核心模块，我们所应用的模型工程引用了这个库的接口，这
////M////·2023-01-11 20:00

微分算法 非侵入式负荷识别_基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法...

DOI：10．7500／AEPS2O16O5O4O16电力泰现自动化AutomationofElectricPowerSystems基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法孙毅，崔灿，陆俊，郝建红，刘向军(华北电力大学电气与电子工程学院，北京市102206)摘要：现有非侵入式负荷监测(NILM)方法主要将电器功率大小作为特征值，对于低功率电器识别的准确性不够，无法满足精细化智能用电的应用需
weixin_39888268·2023-01-11 20:00

微分算法 非侵入式负荷识别_基于用户用电行为和粒子群算法的非侵入式负荷识别方法...

基于用户用电行为和粒子群算法的非侵入式负荷识别方法丁屹峰1，杨烁1,赵乐1，焦然1，马龙飞1，许仪勋2，王洪安2【摘要】居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一，通过研究居民用电行为，结合粒子群算法，提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征，引入正态分布的度量函数将2种负荷特征相结合作为目标函数，即粒子群算法的适应度函数。通过粒子群算法得到局部最优与次优的状态组合和适应度值，并
weixin_40008946·2023-01-11 20:00

【算法】梯度下降算法及python实现

目录1.概述2.梯度下降算法2.1场景假设2.1梯度下降2.1.1微分2.2.2梯度2.3数学解释2.3.1α2.3.2梯度要乘以一个负号3.实例3.2多变量函数的梯度下降4.代码实现4.1场景分析4.2
卓小白…·2023-01-11 19:12

图像处理边沿检测

垂直方向相减得到最大值主要比较差异值注明:只有边沿检测方向存在梯度值图像梯度--Scharr算子这个算子扩大了数据范围，也就是对图像边沿的数据更加敏感对噪音的地方也就特别敏感拉普拉斯算子是n维,一个二阶微分算子
qq_1335857320·2023-01-11 18:37

matlab偏微分方程数值解误差_机器学习偏微分方程的差分近似

之前介绍的PhysicsInformedDeepLearning解偏微分方程时都是使用深度神经网络得到一个参数化的解，然后通过最小化解对初始条件，边界条件以及偏微分方程的破坏程度，训练学习得到近似解的参数
weixin_39631755·2023-01-11 14:12

matlab 神经网络自动微分,自动微分机制 - Python与算法之美的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。本篇我们介绍自动微分。神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。
雲花糖是我的榮耀·2023-01-11 14:11

机器人学导论学习笔记No.1-第一章 ：概述

第一章：概述1.2操作臂的力学与控制位置和姿态的描述物体描述：位置和姿态操作臂正运动学运动学：研究运动，不考虑力内容：研究位置、速度、加速度和位置变量对于时间或者其他变量的高阶微分。
Dumbness_Y·2023-01-11 13:55

鞍点c语言程序设计,C语言之鞍点的查找

鞍点(Saddlepoint)在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。
Rui Chu·2023-01-11 13:41

鞍点c语言算法,鞍点

鞍点(Saddlepoint)在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。
开始折腾的35·2023-01-11 13:41

Chapter 8 (The Geometry of Vector Spaces): Affine combinations (仿射组合)

Thischapterbeginswithgeometricideasthatarealreadyfamiliartoyou.Affinecombinationsofvectorsgeneralizetheconceptsoflinesandplanestohigherdimensionsanddescribethemathematicalobjectsformedwhensubspacesare
连理o·2023-01-11 12:15

02.5 自动微分

文章目录2.5自动微分2.5.1.一个简单的例子2.5.2.非标量变量的反向传播2.5.3.分离计算2.5.4.Python控制流的梯度计算2.5.5.小结2.5自动微分深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分
nsq1101·2023-01-11 12:35

欧拉法求解微分方程_神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析

图：可视化的神经网络常微分方程学习动力系统在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。
weixin_39611340·2023-01-11 09:06

两种PID算法的使用

控制器以各种形式使用超过了1世纪，广泛应用在机械设备、气动设备和电子设备.在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法PID实指“比例proportional”、“积分integral”、“微分
sdkdlwk·2023-01-11 08:38

几种常用的PID控制方式（入门推荐）

P比例（proportional）I积分（integral）D微分（derivative）
遇Yuany是上签·2023-01-11 08:37

一文详解pytorch的“动态图”与“自动微分”技术

这与它的两大特性“动态图”、“自动微分”有非常大的关系。“动态图”使得pytorch的调试非常简单，每一个步骤，每一个流程都可以被我们精确的控制、调试、输出。甚至是在每个迭代都能够重构整个网络。
DL-Practise·2023-01-11 08:04

如何使你的直流电机闭环？（PID讲解）

看了看很多大佬写的PID讲解很全面也很复杂，实在是不适合很多萌新入坑，所以想按自己的理解写一篇通俗易懂的PID算法讲解一：PID的基本定义PID，就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分
憨猪在度假·2023-01-11 08:04

pytorch使用-自动微分

pytorch使用-自动微分一、自动微分二、Tensor自动微分三、backward反向传播一、自动微分在整个Pytorch框架中，所有的神经网络本质上都是一个autogradpackage（自动求导工具包
大虾飞哥哥·2023-01-11 06:07

P4 - 傅里叶变换2 - 通讯原理

目录：1：时移特性2：频域特性3：共轭特性4：镜像5：微分参考：https://www.bilibili.com/video/BV1Po4y1D7Ez?
明朝百晓生·2023-01-11 06:05

P12 PyTorch 常见函数梯度

目录：1：常见函数的导数2:梯度与微分的关系3:常见函数的梯度4：梯度更新常见问题一常见函数的导数（复合函数求导证明）二梯度与微分的关系2.1微分：x为一元变量时微分：x为向量时微分矩阵2.2微分与梯度关系
明朝百晓生·2023-01-11 06:35

P9 PyTorch 导数,偏微分，梯度

参考：多元函数的偏导数、方向导数、梯度以及微分之间的关系思考-知乎关于梯度下降与Momentum通俗易懂的解释_ssswill的博客-CSDN博客_有momentum之后还要梯度剪裁吗前言：这里简单了解一下导数梯度微分的概念
明朝百晓生·2023-01-11 06:03

论文中数学公式说明合集

科研小白，在阅读论文的时候总有些公式看不懂，经常看不懂一些符号的意思，最后发现了https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mathematical_symbols，在这个网页里面有各种符号的说明
日暮乡关何处是·2023-01-10 21:45

ECCV 2022 | 白翔团队提出CAN：手写数学公式识别新算法

微信技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍ECCV2022录用的论文“WhenCountingMeetsHMER:Counting-AwareNetworkforHandwrittenMathematicalExpressionRecognition
Amusi（CVer）·2023-01-10 21:44

2022 高教杯数学建模C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别回顾及总结

2022高教杯数学建模C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别回顾及总结Paper&Code：https://github.com/Fly-Pluche/2022-mathematical-modeling-C
Fly-Pluche·2023-01-10 19:39

深入了解信号与系统目录篇

2.连续时间系统的时域分析(1)线性时不变系统微分方程的建立与求解；(2)系统全响应的两种分解形式：固有响应和强制响应、零输入响应和零状态响应，及相应的求解方法；(3)系统的单位冲激响应和单位阶跃响应的概念及求解
姜浩鑫·2023-01-10 18:23

拉普拉斯网格变形：Laplacian Mesh Deformation 附Python代码实现

而基于曲面微分表达的方式能够描述包括尺寸和方向在内的局部信
约克里·2023-01-10 17:09

Vasicek短期利率模型

首先介绍的是Vasicek短期利率模型一、TheVasicekmodelVasicekmodel表明瞬时利率遵循以下随机微分方程其中，Wt是风险中性框架下的维纳过程，模拟随机市场风险因素。
马尔可夫宽·2023-01-10 16:39

2021-CVPR-Inpainting论文导读

一些传统的方法通过各向异性扩散或求解偏微分方程来传播像素颜色。这种方法适用于薄孔洞区域
clarkjs·2023-01-10 15:44

简述Python 两大库：Scipy 和 sklearn的区别

SciPy提供了许多科学计算的库函数，如线性代数，微分方程，信号处理，图像处理，系数矩阵计
zhishenli246·2023-01-10 09:37
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