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我被要求用Python语言写一个梯度下降的实现，签名为gradient(f, P0, gamma, epsilon)，其中f是未知的并且可能是多元函数，P0是梯度下降的起点，gamma是常数步长，ε是停止标准我发现棘手的是如何在P0点上计算f的梯度，而对f一无所知。我知道有numpy.gradient，但我不知道如何在我不知道f的尺寸的情况下使用它。此外，nump
浏览 9提问于2017-12-05得票数 0
我对机器学习和Python比较陌生。
我有一个系统，它由一个神经网络组成，它的输出被输入到一个未知的非线性函数F中，例如一些硬件。其思想是将神经网络训练为未知非线性函数F的逆F^(-1)，这意味着损失L是在F的输出处计算的，但是由于F的梯度不知道，反传播不能直接用于计算梯度和更新NN权值。在计算TensorFl
浏览 2提问于2020-01-16得票数 1
因此，我正在尝试使用Keras (Tensorflow后端)中的Lambda层实现一个自定义函数。这是我的代码： return tensor.eval(session=K.get_session())
基
浏览 0提问于2018-03-30得票数 1
在我的损失函数中的某处，我对一个大小为64*64的复数矩阵求逆。尽管torch.tensor支持复数矩阵求逆，但无法在训练循环中计算梯度，因为我得到了这个错误：
RuntimeError: inverse不支持对具有复杂类型的输出进行自动区分。有没有人有解决这个问题的办法？也许是一个自定义函数而不是torch.inverse？
浏览 5提问于2021-01-14得票数 3
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所以我对我在网上找到的数据做了一些简单的练习。现在我尝试在R中用梯度下降来实现线性回归，当我运行它时，我意识到它不是收敛的，我的成本无限高。虽然我怀疑它在某个地方，我计算梯度，但我无法找到问题。#函数，其中我计算我的预测h <-函数(X，theta){返回(t(θ) %*% X) }}#函数，其中我用当前值计算成本<-函数(X，y，{- sum((X %*% theta
浏览 2提问于2016-08-25得票数 0
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scipy.optimize.minimize函数实现了与MATLAB的fminunc函数基本等价的求函数局部极小值的方法。但是，我有一个函数，它的Hessian
浏览 2提问于2015-05-02得票数 3
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SGM视差亚像素估计-如何？
、、、、
我已经实现了该算法，并获得了非常好的结果(与简单的块匹配相比)，如下所示：我使用计算的视差值将2D点重投影到3D，结果如下
给定的：一个表示多项
浏览 2提问于2015-11-09得票数 7
我的问题是，在python库中是否有什么东西可以让我在给定的x，y，z点周围生成一个随机的3D点集群(x，y，z)？我似乎找不到类似于此的任何东西，但是我对python并不熟悉，所以我不确定它是否很明显，或者我必须在给定点的某个范围内使用随机数来手动完成它。
浏览 1提问于2014-11-12得票数 0
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在数学中，arg f(x)是求一个x的值，使函数f(x)最大化。>>> idx_max = np.argmax(sine_between_interval)500
问题是，在Python或R中，是否有一种更有效(或更一般)的方法可以在给</em
浏览 0提问于2019-03-14得票数 1
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=sympy.transpose(gradient(f, v))print(gradfx0)Matrix([[2*x1 - x2 - 4], [-x1 + 2*
浏览 4提问于2022-01-21得票数 1
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在PyTorch中，Tensor类有一个grad_fn属性。这引用用于获取张量的操作:例如，如果a = b + 2，a.grad_fn将是AddBackward0。但是“引用”到底是什么意思呢？使用AddBackward0检查inspect.getmro(type(a.grad_fn))将声明AddBackward0的唯一基类是object。此外，这个类的源代码(以及实际上在grad_fn中可能遇到的任何其他类)在中
浏览 6提问于2021-02-27得票数 11
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我有一个优化问题，它涉及最小化一个函数的梯度，但是目标函数在任何一点上的实际值都是未知的。显然，我可以使用梯度下降，但我不想在这里重新发明轮子。更多细节:我希望最小化h。但我没有得到h
浏览 3提问于2013-02-01得票数 2
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根据我在博客上的发现，我正在使用梯度下降实现线性回归。它似乎适用于较小的值，但对于较大的值，输出会迅速上升！下面是我的实现let targs = [1.;3.;3.;2.;5.]train inps targs;;但当我更改inps时，它会给出不正确且非常大的值
浏览 5提问于2018-02-19得票数 1
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枕中有界根的发现
、、、
Scipy提供了几个看似等价的函数，用于在给定的时间间隔内找到函数的根：
(f，a，b，args，xtol，rtol，maxiter，.)在</
浏览 4提问于2015-09-28得票数 6
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在试图计算梯度噪声导数时，我看到了一个名为“散列”的函数的使用，我不明白它的用途(也不明白为什么他们说应该用更好的方法来代替它)：链接vec2 hash( in vec2 x ) // replace
浏览 0提问于2021-08-31得票数 0
3回答
我想用BFGS训练在Keras上实现的前馈神经网络。为了查看是否可以这样做，我使用scipy.optimize.minimize实现了一台感知器，下面的代码如下所示。4.0, 1.0]print(res.x)
但是，这一结果表明，损失函数没有优化是不是因为我没有把梯度输入到minimize，在这种情况下，它不能计算数值近似？
浏览 5提问于2016-07-19得票数 8
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这是一种求系数的方法；现在，至少还有一种方法(据我所知)，就是用梯度下降最小化一个代价函数。前一种方法似乎是最容易实现的(我是在C++中实现的，而后者是在Matlab中实现的)。我想知道的是这些方法中的一种相对于另一种的优点。
在一个特定的数据集上，我发现我不能用(X'X)^-1 *
浏览 4提问于2014-01-20得票数 0
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不是严格的数学公式，但是，这两种优化方法会有什么关键的重叠原则吗？例如，如何
对于国家，行动和奖励的例子为RL？我理解强化学习是指：(a)学习如何做，如何将情况描绘成行动；(b)从互动中学习，以及在这种情况下，从所有可能的行动/奖励中获得“有监督的培训”培训
浏览 0提问于2021-11-24得票数 0
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从原始点(0,0)开始，给昆虫在平面上移动。这种昆虫只能向东北、东南、西北和西南移动。现在的问题是，昆虫不能在一个方向上一次移动超过一个特定数目的步骤。例如，它只能在NE中移动3个步骤，在SE中只移动4个步骤，在NW中只移动5个步骤，在SW中只移动2个步骤。
如果昆虫一次向NE方向移动3步，它就必须移动NW、SE或SW，然后再朝NE方向移动。在这种情况下，我怎样才能得到到达给定点的最有效的路径？我对
浏览 1提问于2020-01-05得票数 1
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