mathematica微分第53页

ACE-NODE: Attentive Co-Evolving Neural Ordinary DifferentialEquations（KDD 2021）

神经常微分方程(NODEs)为构造(连续时间)神经网络提供了一种新的范式。

西西弗的小蚂蚁·2023-01-06 11:46

Neural Ordinary Differential Equations（NIPS2018）

利用黑盒微分方程解算器计算网络的输出。这些连续深度模型具有恒定的存储成本，根据每个输入调整其评估策略，并且可以明确地用数值精度换取速度。我们在连续深度残差网络和连续时间潜变量模型中证明了这些性质。

西西弗的小蚂蚁·2023-01-06 11:16

Neural Ordinary Differential Equations

神经常微分方程（2018）Abstract1Introduction2Reverse-modeautomaticdifferentiationofODEsolutions(反向模式的自动微分ODE的解决方案

黑洞是不黑·2023-01-06 11:46

神经了的ODE：Neural Ordinary Differential Equations

网络的输出使用一个黑盒微分求解器进行计算（blackboxdifferentialequationsolver）。

卉卉卉大爷·2023-01-06 11:46

黎曼流形学习的学习笔记(2):Neural Ordinary Differential Equations(来源：NIPS 2018 oral) (未完待续)

作者想解决的问题：这是一篇提出新模型的论文，把输入和输出当作微分方程在不同时刻的解，这样做可以节省很多空间，因为不需要计算每一步的具体结果，只需要保存得到的函数。

Cinq Huang·2023-01-06 11:14

神经常微分方程（NODE）介绍

NODENeuralOrdinarydifferentialequation是对ResNet或者RNN模块的一种连续化结果，二者每个block的计算公式如下：ht+1=ht+f(ht,θt,t)h_{t+1}=h_t+f(h_t,\theta_t,t)ht+1=ht+f(ht,θt,t)对其进行适当的变换1可以得到：ht+1=f(ht,θt,t)+ht=ΔtΔtf(ht,θt,t)+ht=Δtf(

夜半罟霖·2023-01-06 11:44

阅读笔记Neural Ordinary Differential Equations

ht,θt)(1)\mathbfh_{t+1}=\mathbfh_{t}+f(\mathbfh_{t},\theta_t)\tag{1}ht+1=ht+f(ht,θt)(1)连续的动态系统通常可以用常微分方程

冰冰冰泠泠泠·2023-01-06 11:13

python常用包数据分析_python基础:数据分析常用包

可以完成诸如多项式求值、求极限、解方程、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。

weixin_39728221·2023-01-06 09:55

PLC算法系列之数值积分器(Integrator)

数值积分和微分在工程上的重要意义不用多说，闭环控制的PID控制器就是积分和微分信号的应用。流量累加也会用到。

RXXW_Dor·2023-01-06 09:19

quyuanerdai·2023-01-06 09:46

数字图像处理实验02——图像增强

值校处理后的结果并分析代码如下分析2.任选图像，分别为图像加上高斯噪声和椒盐噪声，利用均值（或者中值）滤波器，尝试不同大小的模版进行处理均值滤波average函数med函数3.任选一幅图像，任选一个一阶微分算子

能睡就睡·2023-01-06 09:46

matlab拉普拉斯算子边缘提取_（二十四）用二阶微分（拉普拉斯算子）实现图像锐化...

我们已经了解过了梯度（一阶微分）的作用，那么为什么要引入二阶微分呢？二阶微分的作用是什么？

weixin_39669629·2023-01-06 09:13

python 拉普拉斯锐化_（二十四）用二阶微分（拉普拉斯算子）实现图像锐化

我们已经了解过了梯度(一阶微分)的作用，那么为什么要引入二阶微分呢？二阶微分的作用是什么？

weixin_39847099·2023-01-06 09:13

【数字图像处理】图像边缘锐化之微分运算

图像边缘锐化的基本方法微分运算梯度锐化边缘检测图像边缘类型通常，边缘上的灰度变化平缓，而边缘两侧灰度较快。图像的边缘一般是指在局部不连接的图像特征。

weixin_30724853·2023-01-06 09:12

数字图像处理：（3）一阶微分算子在图像处理中的应用

目录1、数学基础2、图像微分知识3、滤波器4、微分算子4.1、一阶微分算子4.1.1、Sobel算子4.1.2、scharr算子4.1.3、Roberts交叉梯度算子4.1.4、Prewitt算子4.1.5

Upupup6·2023-01-06 09:07

控原笔记（1）——Matlab建立控制系统模型

Matlab可以分析用微分方程或传递函数形式描述的系统。可以使用Matlab输入系统的传递函数模型；计算函数的零、极点；计算闭环传递函数；完成结构图的等效变换等。参考书籍：《自动控制原理》—化学工

dialogueeeee·2023-01-06 09:36

一阶导数/微分和二阶导数/微分算子在图像锐化处理方面的区别

在仔细思考一阶导数/微分和二阶导数/微分算子在图像锐化处理方面的结果数值区别后，可以得到一阶导数/微分和二阶导数/微分算子对图像处理的区别：斜坡面上，灰度线性增加，因灰度持续增加因此一阶导数一直不为0；

LaoYuanPython·2023-01-06 09:33

图像锐化处理之一阶微分算子

由于微分是对函数局部变化率的一种描述，因此图像锐化算法的实现可基于空间微分。一阶微分算子对任意一阶微分的定义必须满足两点：灰度不变的区域微分值为0；在灰度变化的区域微分值非0。

Rkun18·2023-01-06 09:01

类神经网络训练不起来怎么办

或者是一开始不管怎么样更新参数，trainingloss不会发生什么样的改变，过去的一个猜想是gradient接近于0.当微分是0的时候gradientdescent就没办法更新参数了，但并不是卡在了loc

GraysonCheng·2023-01-06 09:27

3.30-local minima和saddle point

优化是第三步，是在全域上寻找让loss最小的一组θ，但是我们知道梯度下降法他不是很完善，他在微分为0时就会停下来，这个点叫做criticalpoint，此时找到的还不一定是最小的loss。

ZHU883000·2023-01-06 09:26

Critical Point ( local minima && saddle point)

但是不管我们怎么train我们的模型，loss迟迟不下降，就会猜想可能loss在下降的过程中遇到了微分为0的点，卡住了。每到这时，大家总会说这是localminim

CV小Rookie·2023-01-06 08:42

如果optimization失败怎么办？怎么把梯度下降做的更好。local minima & saddle point

如上图，当时loss值不变，则有可能参数对损失函数的微分为0，则梯度下降不会再对参数进行更新。微分为0统称为criticalpoint。

llllxn·2023-01-06 08:42

局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)

2、猜想：常见的猜想是，我们现在走到一个地方，这个地方参数对loss的微分为0，这个时候梯度下降就没有办法再更新参数了，training也就停止了，相应的loss也就不会下降了。Gr

YKbsmn·2023-01-06 08:40

Matlab偏微分方程快速上手：使用pde有限元工具箱求解二维偏微分方程

注：本人使用MatlabR2020a版本。1.pdetoolbox的调用打开MatlabR2020a，在命令行键入pdetool，进入pdetoolbox。2.绘制定解区域（解的定义域）由图形界面可知，解的定义域是x,yx,yx,y二维坐标构成的平面空间。我们必须设置自己的定解区域，才能定义自己的方程：导航栏下方的前5个按钮，分别对应绘制矩形求解区域、绘制按中心生成的矩形求解区域、绘制椭圆形(圆形

网绿눈_눈·2023-01-06 03:37

保研数学知识复习总结

2，微分中值定理的区别与联系？3，黎曼积分？4，反函数存在的条件？5，一致连续？6，数列极限？7，可导？8，二重积分，三重积分？9，曲线积分？10，曲面积分？11，Gr

zhangjc_1999·2023-01-06 03:07

第四章 MATLAB的数学运算

函数的表示4.2.2绘制数学图像4.2.3求函数的极值求一员函数极小值多元函数求极值4.2.4函数求解4.2.5数值积分一元函数的积分一元函数的矢量积分二重积分和三重积分含参函数嵌套函数匿名函数4.3微分方程常微分方程的初值问题显

Nice_NTU·2023-01-05 21:15

PyTorch 101, Part1：计算图的理解、自动微分和Autograd模块

翻译原文：https://blog.paperspace.com/pytorch-101-understanding-graphs-and-automatic-differentiation/说在前面：这篇文章是AyooshKathuria关于PyTorch教程的系列文章，非常喜欢他的系列教程，讲的很详细很有启发。因此把原文的系列教程翻译了下来，并结合了自己的部分理解。因为本人能力有限，难免和原文

lp_oreo·2023-01-05 14:56

【跟着李沐学AI读书笔记】微积分

在微分学中最重要的应用是优化问题，即考虑如何把事情做到最好。在深度学习中，我们“训练”模型，使它们在看到越来越多的数据时变得越来越好。

贺长歌·2023-01-05 12:36

机器学习实验一（李宏毅-预测PM2.5）

实验报告欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.github.io/文章目录一、实验目的二、实验要求及环境2.1实验要求2.2实验环境三、设计思想3.1实验思想3.1参数更新3.2偏微分计算

lunan0320·2023-01-05 11:16

对数正态分布_「BSM模型」布朗运动，几何布朗运动，正态分布，对数正态分布...

几何布朗运动的变量ST的随机微分方程为dS=μSdt+σSdz。用伊藤引理进行推导后，可以得。所以变量ST对数的分布是正态分布，也就是ST是对数正态分布。另外，ST对数单

weixin_39619174·2023-01-05 10:21

期权定价公式：BS公式推导——从高数和概率论角度

都能看懂整个BS公式的推导和避开BS随机微分方程求解的方式的证明了。转载于:https://www.cnblogs.com/xuanlvshu/p/6248321.html

weixin_30477293·2023-01-05 10:50

【金融量化分析】#期权相关定价方法与代码表达

期权主要使用的定价方法有偏微分方程法、鞅方法和数值方法。而数值方法又包括了二叉树方法、有限差分法和蒙特卡洛模拟方法。想了解下不？不想？

quant_go7·2023-01-05 10:18

【金融量化分析】#BSM formula 的推导（解随机微分方程）

BSMformula的推导（解随机微分方程）一：前期推导（SDE）二：引入期权与分布这里引入期权的概念，在到期日，认购期权方可以选择是否行权，也就是是否选择交割标的。

quant_go7·2023-01-05 10:10

ADRC自抗扰控制算法（含梯形图完整源代码和算法公式）

1、跟踪微分器2、线性控制率3、博图SCL控制代码4、ADRC控制

RXXW_Dor·2023-01-04 18:42

近端算法：近端最小化(Proximal minimization)、近端梯度(PG)、加速近端梯度(APG)、ADMM

近端算法基本介绍及定义定义工作原理性质近端算子解释Moreau-Yosida正则化次微分算子的预解修正梯度步长信任区域问题近端算法(ProximalAlgorithms)近端最小化(Proximalminimization

mir=ror·2023-01-04 18:36

机械臂控制——雅可比矩阵

前面提到过，雅可比矩阵表示的关节速度和末端笛卡尔速度微分运动的关系，运动包括旋转和平移，微分运动的话就是对应线速度和角速度。更进一步理解就是基坐标系的微分运动和末端坐标系的微分运动。

重智成城·2023-01-04 14:02

二连杆及三连杆的正逆运动学及雅可比

二连杆正逆运动学及雅可比正运动学function[x,y]=kin2(q1,q2,A)a=A(1);b=A(2);x=acos(q1)+bcos(q1+q2);y=asin(q1)+bsin(q1+q2);end微分运动学

creedcc·2023-01-04 14:59

【机器人学】平面2R机器人（三）——速度雅可比矩阵

前情回顾【机器人学】平面2R机器人（一）——正运动学【机器人学】平面2R机器人（二）——逆运动学解答计算速度雅可比矩阵问题：用矢量积方法、微分变换法、指数积方法中的任一种计算机器人的速度雅可比矩阵。

Guo_Zhanyu·2023-01-04 14:28

机械臂动力学--加速度计算

#机械臂动力学–加速度线加速在博客《速度与矢量的微分》的式（5-12）描述了坐标系{A}下的速度矢量BQ^BQBQ，当坐标系{A}的原点与坐标系{B}的原点重合时，速度矢量BQ^BQBQ可以表示为AVQ

Galaxy_Robot·2023-01-04 14:28

三种频域变换

傅里叶变换1.周期函数：用傅里叶级数2.非周期函数：用傅里叶变换拉普拉斯变换：操作不收敛信号（主要计算微分方程）Z变换：操作不收敛信号（主要计算差分方程）

白白白白白91·2023-01-04 11:09

常微分方程

高数中的微分方程全微分方程（需要积分域与路径无关）一阶线性常微分方程y’+p(x)y=q(x)对于一阶线性常微分方程，常用的方法是常数变易法：对于方程：将y’+p(x)y=0中的常数变为函数求解非齐次方程

FakeOccupational·2023-01-04 08:45

Python学习-Scipy库求积分、复合积分、微分（半圆面积、球体体积、复合梯形积分、常微分方程求解）

Python学习-Scipy库求积分函数、微分函数积分integrate面积：通用积分函数quad()；体积：通用双积分函数dblquad()目录1、通用积分函数quad()，求半圆面积x2+y2=r^

小样020·2023-01-04 04:51

【PyTorch】前馈神经网络实现/feedforward_neural_network

PyTorch的特点是动态计算图，构建好网络模型，可以实现自动微分，反向传播和参数更新代码如下：#Backwardandoptimizeoptimizer.zero_grad()#clearthegradloss.backward

洌泉_就这样吧·2023-01-03 22:17

《OpenFOAM用户指南》阅读总结（二）

偏微分方程会包含如下信息：标量、矢量、张量、张量运算、量纲分析等。这些方程的求解涉及到离散、矩阵运算、求解器以及求解算法。速度场U可以说是vectorField类的一个对象，这就是面向对象编程。

姜蜉蝣·2023-01-03 22:15

（转）网上摘抄：计算数学研究方向及网上资料

现在最热的方向应该是微分方程的数值求解、数值代数和流形学习，数值计算名校：西安交

jiangnanyouzi·2023-01-03 22:13

(转）网上摘抄：计算数学研究方向及网上资料

现在最热的方向应该是微分方程的数值求解、数值代数和流形学习，数值计算名校：西安交通大学、北京大学、大连理工大学从计算数学的

aexit46042·2023-01-03 22:43

Kurganov-Tadmor二阶中心格式：理论介绍

简介CFD的核心问题是求解双曲偏微分方程∂∂tu(x,t)+∂∂xf(u(x,t))=0\frac{\partial}{\partialt}u(x,t)+\frac{\partial}{\partialx

jedi-knight·2023-01-03 22:42

高等数学笔记(上)

高等数学笔记函数与极限基本初等函数双曲函数函数的极限微分中值定理与导数的应用费马引理罗尔定理拉格朗日中值定理导数不定积分定积分微分方程函数与极限基本初等函数幂函数：f(x)=xμ(μ∈R是常数)f(x)

zhshuai1·2023-01-03 18:33

高等数学笔记

1.7极限的运算准则1.8极限存在准则定义一：夹逼定理定义二：单调有界数列必有极限1.8两个重要极限第一个重要极限第二个重要极限1.9无穷小的比较1.10函数的连续性2.1导数的定义2.2求导法则2.5微分

astudybear·2023-01-03 18:54

AI学习——自动微分算法

前情回顾在上一次的博文中，学习了感知机和BPNN算法，我们可以做一个简单的知识点总结：激活函数非线性深层网络比浅层网络拥有更强的表达能力三层神经网络可以表达任意函数（足够多的隐藏单元）神经网络与图灵机（现代计算机）等价计算性能的发展带动神经网络的发展深层神经网络可以充分利用计算机的性能多层感知机就是神经网络激活函数sigmoid函数sigmoid(x)=11+e−x函数的取值范围:(0,1)导数=

爱摸鱼的伪程序猿·2023-01-03 11:14

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