首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有可能在theano中通过gamma函数得到hessian?

在theano中,可以通过gamma函数得到Hessian矩阵。Hessian矩阵是一个函数的二阶偏导数构成的方阵,描述了函数的局部曲率和形状。gamma函数是一个特殊函数,用于计算阶乘的推广,广泛应用于数学、物理和统计学等领域。

在theano中,可以使用theano.gradient.hessian函数来计算Hessian矩阵。该函数接受一个标量函数和一组变量作为输入,并返回相应的Hessian矩阵。具体使用方法如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import theano
import theano.tensor as T

# 定义函数
x = T.dscalar('x')
y = T.exp(x) * T.sin(x)
f = theano.function([x], y)

# 计算Hessian矩阵
hessian = theano.gradient.hessian(y, x)
hessian_fn = theano.function([x], hessian)

# 调用函数和Hessian矩阵
result = f(2.0)
hessian_result = hessian_fn(2.0)

print(result)
print(hessian_result)

上述代码中,首先定义了一个函数y,然后使用theano.function将其编译为可调用的函数f。接下来,使用theano.gradient.hessian函数计算函数y关于变量x的Hessian矩阵,并使用theano.function将其编译为可调用的函数hessian_fn。最后,通过调用f和hessian_fn可以得到函数的值和Hessian矩阵。

需要注意的是,theano是一个开源的数值计算库,主要用于定义、优化和评估数学表达式。它支持多种编程语言,包括Python。theano在深度学习和科学计算等领域有广泛的应用。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

相关搜索:有没有可能在iframe中通过google进行重定向?有没有可能在QuillJS中得到一个操作员的位置?有没有可能在不传入函数的情况下,通过外部函数或在子容器中更改容器的状态?有没有可能在不创建模块的情况下通过钩子在Prestashop中执行函数?有没有可能在scipy.integrate的python中倍增lambda函数?有没有可能在没有石膏的情况下从动物名单中得到狗的名单?有没有可能在codeigniter php的print_r函数中添加css样式?有没有办法在Javascript中通过按键调用函数?有没有可能在一行中为http_build_query函数构建数组?有没有可能在特定的时间范围内得到一天中股票价格的高低?有没有办法通过select将“后缀”附加到javascript函数中?有没有可能在Python中修饰一个函数,以便记录它的开始和结束?有没有可能通过vue方法将其绑定到事件中的函数?有没有可能在Javascript的函数中只销毁一个大对象一次?有没有一个函数可以从多位数中得到一个单位数?有没有办法让一个函数只在通过c++中的参数传递的函数中可用?有没有办法通过在JS中运行另一个函数来中断一个函数有没有办法通过函数来统计twilio传入的消息中的媒体文件?有没有办法通过列表中的变量将不同的函数应用于嵌套列表?在Kotlin中,有没有办法通过函数调用将多一个值添加到枚举中?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.3 Theano的导数

你可以通过挖掘编译后的函数的内部属性来看到这一点。 pp(f.maker.fgraph.outputs[0]) '(2.0 * x)' 优化后,图中只剩下一个Apply节点,这将使输入加倍。...有关微分内部工作原理的其他信息,也可以在更高级的教程扩展Theano中找到。 计算Jacobian 在Theano的用语,术语Jacobian表示函数相对于其输入的一阶偏导数的张量。...原因是y_i将不再是x的函数,而y[i]仍然是。 计算HessianTheano,术语Hessian具有通常的数学概念:它是由函数的二阶偏导数组成的矩阵,该函数的输出为标量和输入为向量。...最后的要点 grad函数以符号的方式工作:它接收并返回Theano变量。 grad可以与宏进行比较,因为它可以重复应用。 标量costs只能由grad直接处理。数组通过重复应用来处理。...内置函数使得高效地计算向量乘以Jacobian和向量乘以Hessian。 优化工作还在进行,包括有效计算完全Jacobian和Hessian矩阵以及Jacobian乘以向量。

61530
  • R语言与点估计学习笔记(EM算法与Bootstrap法)

    虽然R基本包没有现成求各阶矩的函数,但是对于给出的样本,R可以求出其平均值(函数:mean),方差(var),标准差(sd),在fBasics包还提供了计算偏度的函数skewness(),以及计算峰度的...这样我们也可以间接地得到分布一到四阶矩的数据。由于低阶矩包含信息较为丰富,矩估计也一般采用低阶矩去处理。 注:在actuar包函数emm()可以计算样本的任意阶原点矩。...(100,2) > sum(x) [1] 215 > ga(x)#这是一个求解gamma(x1+1)…gamma(x100+1)的函数,用gamma函数求阶乘是为了提高计算效率(源代码见附1) [1]...M-step做得就是optimize函数做得事情。对于EM算法,我们也没有现成的求解函数(这个是自然的),我们一样可以通过人机交互的办法处理。...我们可以通过观察样本数据来推测参数知道c和d二人得到的糖果数,也知道a与b二人的糖果数之和为h,如何来估计出参数miu呢?前面我们知道了,如果观察到a,b,c,d就可以用ML估计出miu。

    2.5K100

    李理:卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

    现在问题来了,如果训练数据Ps(X)和测试数据Pt(X)不一样,那么就会带来问题。...介绍它的目的是让大家知道有这样一个问题,如果在实际的工作碰到训练数据的分布和测试数据的分布不一样,要想想这个会不会带来问题。...如果After batch normalization(gamma=1, beta=0),我们得到的mean接近0【比如图中10的负18次方】,std接近1。那么说明我们的代码没有问题。...第3-5行 计算dbeta和dgamma,我们根据下面的式子 out = gamma * x_normalized + beta 可以得到: dbeta = np.sum(dout, axis=0)...tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part1 http://geek.csdn.net/news/detail/131362 李理:Theano tutorial和卷积神经网络的Theano

    1.3K20

    【转】XGBoost和LGB参数对比

    gamma:系统默认为0,我们也常用0。 在节点分裂时,只有分裂后损失函数的值下降了,才会分裂这个节点。gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大,算法越保守。...因为gamma值越大的时候,损失函数下降更多才可以分裂节点。所以树生成的时候更不容易分裂节点。范围: [0,∞] subsample:系统默认为1。 这个参数控制对于每棵树,随机采样的比例。...eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 mae: 平均绝对值误差 logloss: negative log-likelihood error: 二分类错误率...其值通过错误分类数目与全部分类数目比值得到。对于预测,预测值大于0.5被认为是正类,其它归为负类。...子节点所需的样本权重和(hessian)的最小阈值,若是基学习器切分后得到的叶节点中样本权重和低于该阈值则不会进一步切分,在线性模型该值就对应每个节点的最小样本数,该值越大模型的学习约保守,同样用于防止模型过拟合

    1.4K30

    liblbfgsL-BFGS算法的实现

    void *instance,// 数据 lbfgs_parameter_t *_param// L-BFGS的参数 该函数通过调用两个函数proc_evaluate和proc_progress用于计算具体的函数以及处理计算过程的一些工作...拟合Hessian矩阵 在BFGS算法(优化算法——拟牛顿法之BFGS算法),其Hessian矩阵为: H_{k+1}=\left ( I-\frac{s_ky_k^T}{y_k^Ts_k} \right...在计算的过程,需要不断的计算和存储历史的Hessian矩阵,在L-BFGS算法,希望只保留最近的 m 次迭代信息,便能够拟合Hessian矩阵。..._{i}. */ vecdot(&beta, it->y, d, n); beta /= it->ys;// 乘以rho /* \gamma_{i+1} = \gamma_{i} + (\alpha...假设有个print_result函数,需要输出两个int型数的和,那么直接写即可,如果需要改成差,那么得重新修改;如果在print_result函数的参数传入一个函数指针,具体的计算过程在该函数实现

    1.1K30

    机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

    处理计算过程的回调函数 void *instance,// 数据 lbfgs_parameter_t *_param// L-BFGS的参数 该函数通过调用两个函数proc_evaluate和proc_progress...2.3.7、拟合Hessian矩阵 在BFGS算法(优化算法——拟牛顿法之BFGS算法),其Hessian矩阵为: Hk+1=(I−skyTkyTksk)THk(I−yksTkyTksk)+sksTkyTksk...在计算的过程,需要不断的计算和存储历史的Hessian矩阵,在L-BFGS算法,希望只保留最近的mm次迭代信息,便能够拟合Hessian矩阵。..._{i}. */ vecdot(&beta, it->y, d, n); beta /= it->ys;// 乘以rho /* \gamma_{i+1} = \gamma_{i}...假设有个print_result函数,需要输出两个int型数的和,那么直接写即可,如果需要改成差,那么得重新修改;如果在print_result函数的参数传入一个函数指针,具体的计算过程在该函数实现

    1.7K20

    逻辑回归之基础知识及手写数字识别实例

    有连乘,用对数化为累加, balabala 一通算下来,就得到了对数似然函数为 ?   应用梯度下降法或者是拟牛顿法对 L(w) 求极大值,就可以得到 w 的估计值了。 3....OK, 左边是输入层,输入的 x 通过中间的黑线 w (包含了 bias 项)作用下,得到 w.x, 到达右边节点, 右边节点通过红色的函数将这个值映射成一个概率,预测值就是输入概率最大的节点,这里可能的值是...(题外话:回想一下在线性模型,同时将 w 和 b 扩大两倍,模型的分界线没有变化,但是模型的输出可信度却增大了两倍,而在训练迭代, w 和 b 绝对值越来越大,所以 SVM 中就有了函数距离和几何距离的概念...并且此时代价函数变成了严格的凸函数Hessian矩阵变为可逆矩阵,保证有唯一的解。...同时,由于我们采用的是梯度下降策略,并不要求 Hessian 矩阵是可逆的,所以损失函数无需 weight decay 项,直接最小化最大似然函数的负对数即可,当然,这种方法可能导致的后果是最优解不是唯一的

    2.5K90

    学界 | Michael Jordan新研究官方解读:如何有效地避开鞍点

    因此,在学界已经有相当一部分工作给出了基于 Hessian 的算法的较好理论解释,并且也得到了正面的结论。 GD 也可以快速避开鞍点吗?还是说 Hessian 对快速避开鞍点是必需的?...的速度,通过研究找到它的ϵ- 弱化版本所需的步数: ? 在这个定义,ρ 是前面引入的 Hessian Lipschitz 常数。...用于一般 Hessian 的薄饼形状的滞留区(stuck region) 在上述二次函数的例子,我们可以总结得到,只有当扰动 x0不幸落到集合 ? 时,我们才需要很长时间来避开鞍点。...加入扰动的必要性 我们已经讨论了两种修改标准梯度下降算法的可能方法,第一种是通过添加间歇的扰动,另一种是通过随机初始化。尽管后者表现出了渐进的收敛性,但它一般无法得到高效的收敛。...http://arxiv.org/abs/1705.10412),我们表明即使使用了相当自然的随机初始化方案和非病态(pathological)函数,仅使用随机初始化的 GD 也可能在鞍点附近显著变慢,

    77580

    李理:卷积神经网络之Dropout

    本系列文章面向深度学习研发者,希望通过 Image Caption Generation,一个有意思的具体任务,深入浅出地介绍深度学习的知识。...因此越大,U11越多,也就keep的越多,反之则dropout的越多。 然后我们用U1乘以H1,这样U1等于0的神经元的激活就是0,其余的仍然是H1。 第二层也是一样的道理。...predict函数我们需要注意一下。...因此测试的时候把这个神经元乘以p可以得到同样的期望。 但是这样测试的时候就需要多一次乘法,我们对于训练的实时性要求没有测试那么高。...tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part1 http://geek.csdn.net/news/detail/131362 李理:Theano tutorial和卷积神经网络的Theano

    1.6K40

    【Python入门】Python做游戏——跳跃小鸟

    训练的,训练好的模型文件要使用theano作为Keras的后端才能调用,在配置文件~/.keras/keras.json(没有可创建)确认/修改backend为theano(如果没有安装tensorflow...奖励函数在game/wrapped_flappy_bird.py的 def frame_step(self, input_actions)方法修改。 为什么直接将游戏图像输入处理呢?...使用Theano 的话就是4x80x80,Tensorflow的话输入就是80x80x4。通过Convolution2D函数的**dim_ordering**参数设置,这里使用的是theano。...**最大贴现奖励**既反映了在s状态下做出动作a得到状态s'的即时反馈奖励(存活+0.1,通过管道+1),也反映了在状态s'下继续游戏可能得到的最佳奖励(不论什么输入)——其实就是s'下所有动作的**最大贴现奖励...实际上Q函数是一个理论假设存在的函数,从上面的表述我们可以看出Q函数可以表达为一种递归的形式,我们可以通过迭代来获取它,这与神经网络的训练过程不谋而合。

    1.5K20

    深度丨AI 从业者该如何选择深度学习开源框架(6000字长文)

    今天提到的部分内容可能在几个月后就不再适用。...这里我们按照每个深度学习平台的底层语言和用户语言进行总结,可以得到下表。 ? 其中 Keras 通过 Theano, TensorFlow 作为底层进行建模。...以前我们做机器学习等研究,如果要求导往往需要手动把目标函数的导数求出来。最近一些深度学习工具,如 Theano, 推出了自动化符号求导功能,这大大减少了开发人员的工作量。...更为优秀的是,Theano 符号求导结果可以直接通过 C程序编译,成为底层语言,高效运行。...但是其实有些问题,在 Linux 环境下,编译 Numpy 的时候将线性函数包换为 Intel MLK 往往也可以得到类似的提高。

    92560

    二十六条深度学习经验,来自蒙特利尔深度学习

    而且当我们同时得到多维度下的最小值时,训练可能会停住直到找到正确的方向。 另外,当损失函数接近全局最小时,概率p会增加。...最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的,将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ? 我之前对Theano有所了解,但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。...15、泰勒级数逼近 当我们在点处,向移动时,那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值,我们将使用泰勒级数逼近: ? 同样地,当我们将参数更新到时,我们可以估计损失函数: ?...其中g是对θ的导数,H是对θ的二阶Hessian导数。 这是二阶泰勒逼近,但是我们可以通过采用更高阶导数来增加准确性 16、计算强度 Adam Coates 提出了一种分析GPU上矩阵操作速度的策略。...噪音模式并不是随机选择的,而是为了戏弄网络通过精心计算得到的。但是问题依然存在:右边的图像显然是一张金鱼而不是雏菊。 显然,像集成模型,多扫视后投票和无监督预训练的策略都不能解决这个漏洞。

    75770

    Yoshua Bengio等大神传授:26条深度学习经验

    而且当我们同时得到多维度下的最小值时,训练可能会停住直到找到正确的方向。 另外,当损失函数接近全局最小时,概率p会增加。...10、依赖状态分析 Penn Treebank的依赖分析器比较: ? 最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的,将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ?...15、泰勒级数逼近 当我们在点处,向移动时,那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值,我们将使用泰勒级数逼近: ? 同样地,当我们将参数更新到时,我们可以估计损失函数: ?...其中g是对θ的导数,H是对θ的二阶Hessian导数。 这是二阶泰勒逼近,但是我们可以通过采用更高阶导数来增加准确性 16、计算强度 Adam Coates 提出了一种分析GPU上矩阵操作速度的策略。...噪音模式并不是随机选择的,而是为了戏弄网络通过精心计算得到的。但是问题依然存在:右边的图像显然是一张金鱼而不是雏菊。 显然,像集成模型,多扫视后投票和无监督预训练的策略都不能解决这个漏洞。

    65760

    分位数回归(quantile regression)简介和代码实现

    这种理论也可以在预测统计为我们服务,这正是分位数回归的意义所在——估计中位数(或其他分位数)而不是平均值。通过选择任何特定的分位数阈值,我们既可以缓和异常值,也可以调整错误的正/负权衡。...我们可以通过调整超参数 q,选择一个适合平衡特定于需要解决问题的误报和漏报的阈值。...statsmodels的分位数回归 分位数回归是一种不太常见的模型,但 Python的StatsModel库提供了他的实现。这个库显然受到了R的启发,并从它借鉴了各种语法和API。...quant_var =1.0,base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma...[:i])+l)+np.sum(gradient[i:])/(np.sum(hessian[i:])+l)-np.sum(gradient)/(np.sum(hessian)+l) )

    5.3K30

    Yoshua Bengio、 Leon Bottou等大神传授:深度学习的26条经验

    而且当我们同时得到多维度下的最小值时,训练可能会停住直到找到正确的方向。 另外,当损失函数接近全局最小时,概率p会增加。...最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的,将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ? 我之前对Theano有所了解,但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。...15、泰勒级数逼近 当我们在点处,向移动时,那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值,我们将使用泰勒级数逼近: ? 同样地,当我们将参数更新到时,我们可以估计损失函数: ?...其中g是对θ的导数,H是对θ的二阶Hessian导数。 这是二阶泰勒逼近,但是我们可以通过采用更高阶导数来增加准确性 16、计算强度 Adam Coates 提出了一种分析GPU上矩阵操作速度的策略。...噪音模式并不是随机选择的,而是为了戏弄网络通过精心计算得到的。但是问题依然存在:右边的图像显然是一张金鱼而不是雏菊。 显然,像集成模型,多扫视后投票和无监督预训练的策略都不能解决这个漏洞。

    59320

    Yoshua Bengio等大神传授:26条深度学习经验

    而且当我们同时得到多维度下的最小值时,训练可能会停住直到找到正确的方向。 另外,当损失函数接近全局最小时,概率p会增加。...最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的,将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ? 我之前对Theano有所了解,但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。...15、泰勒级数逼近 当我们在点处,向移动时,那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值,我们将使用泰勒级数逼近: ? 同样地,当我们将参数更新到时,我们可以估计损失函数: ?...其中g是对θ的导数,H是对θ的二阶Hessian导数。 这是二阶泰勒逼近,但是我们可以通过采用更高阶导数来增加准确性 16、计算强度 Adam Coates 提出了一种分析GPU上矩阵操作速度的策略。...噪音模式并不是随机选择的,而是为了戏弄网络通过精心计算得到的。但是问题依然存在:右边的图像显然是一张金鱼而不是雏菊。 显然,像集成模型,多扫视后投票和无监督预训练的策略都不能解决这个漏洞。

    59060
    领券