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高斯过程wrt特征的偏导数
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给定一个具有多维特征和标量观测的高斯过程模型，如何在GPyTorch或GPFlow (或scikit learn)中计算每个输入的输出wrt的导数？
浏览 15提问于2020-09-05得票数 1
tf.gradients似乎也允许计算雅可比，即一个张量wrt的每个入口的偏导数。另一个张量的每个项，而tf.train.Optimizer.compute_gradient只计算实际的梯度，例如一个标量值wrt的偏导数。特定张量或wrt的每一项。一个特定的标量。如果tf.gradients也实现了这个功能，为什么会有一个单独的
浏览 14提问于2017-07-27得票数 4
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我试着重现一篇论文的结果，在这篇论文中，他们用高斯核的水平偏导数来转换图像。我还没有找到用OpenCV实现这一目标的任何方法。这有可能吗？
我需要得到高斯滤波器，然后手工计算偏导数吗？
浏览 2提问于2016-01-26得票数 4
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人工智能中的一些术语让我很困惑。反向传播中使用的导数函数是激活函数的导数或损失函数的导数。我还是没搞清楚。
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
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以下是我对Logistic回归中MLE与梯度下降之间关系的理解。如果我错了，请纠正我：2) MLE是解析/精确的，GD是数值/近似的。不幸的
浏览 0提问于2022-05-09得票数 -4
LoG (Laplacian of Gaussian)滤波器、一阶导数高斯滤波器和二阶导数高斯滤波器有什么不同？
(P.3)
浏览 2提问于2019-02-25得票数 2
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这是我用来计算图像导数的函数。请帮助我理解这个代码，因为我是这个领域的新手。如果有人能给我一些链接来理解这个概念，我将是伟大的。我有点怀疑-
我们为什么在这里使用ndgrid？这里的方向是'x'，'y'，'xx'，('xy'，'yx')，'yy‘？这个高斯公式是如何并且为什么会根据方向变化的呢？我们为什么要在最后使用嵌入滤波器？
浏览 0提问于2014-04-23得票数 0
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关于亚当的论文提到了平稳目标函数。我无法在互联网上找到它的定义(或者它可能有其他名称，我也找不出)。如果有人能描述或引导我找到正确的资源，我将不胜感激。
浏览 0提问于2023-03-14得票数 0
每个组件的运行时间约为10秒，输入变量为60-100个。大多数输入变量是静态输入变量，在整个优化过程中将保持不变。静态输入变量来自IndepVarComp。ExplicitComponents是黑匣子，因此不提供有关部分的信息。此外，如果我正确地理解它，这些分量被线性化，得到子雅可比，然后用它来
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
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我已经为条件logit模型(解释为)编写了一个非常简单的可能性/梯度实现--这个可能性工作得很好，但是梯度是不正确的。我的两个问题是:我对梯度的推导正确吗?如果正确，我在Python中的实现是否正确？型号：
日志可能性：
最后，梯度：
这里，我是每个观测，j是观察范围内的一个选择，c是在观测i中选择的选择，而Xij是选择j在i中的特征向量，B是相应的系数。似然公式应将特征
浏览 0提问于2016-09-17得票数 0
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MNIST -训练停滞
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几天来，我一直在挠头，因为我的实现达到了57%的峰值，在测试集中对数字进行分类(大约5734/10000)在10个年代之后(训练集的精度在第十世纪后停滞，而测试集的准确性可能由于过度拟合而恶化)。我使用的配置与书中几乎相同:2层前馈神经网络(784-30-10)，所有层完全连接；标准乙状结肠激活函数；二次成本函数；权值以相同的方式初始化(从高斯分布，均值为0和标准差1)，唯一的区别是我使用的是在线培训而不是批一开始我搞砸了反
浏览 2提问于2015-12-16得票数 2
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这是我上一个问题的后续问题：Modelica smoothOrder of cubic polynomial 我正在为一个现有的大型库做贡献，这个库在函数中可能有50个smoothOrder注释。这些通常是分段定义的函数，在if-else语句的不同分支中有不同的函数定义。 检查平滑度的手动方法可以是评估和绘制接近if-else的开关条件的函数和所有(部分)导数，直到定义的顺序。如果导数的值和曲线图是
浏览 30提问于2021-06-23得票数 2
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阅读论文“使用copulas的海洋风暴的多元模型”(De Michele等人，2007年) I在R.数学背景：P(U3\U1，U2)(u1，u2，u3)/∂u1∂U2/ (∂C(u1，u2)/∂u1∂u2)代码：(u1，u
浏览 1提问于2018-05-11得票数 0
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我试图制作一个类似于下面的三维图，说明高斯(LoG)函数的二维拉普拉斯函数。我如何通过MATLAB或python实现这一点？代码片段将非常感谢。我已经发现，我们可以用绘制高斯，但我正在寻找如何绘制高斯的拉普拉斯。
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
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给定经过训练的网络和测试图像，可以跟踪它的哪些像素是显着的，或“等效”哪些像素对图像的输出分类最负责。在这个中给出了Theano中一个很好的解释和实现细节。假设对于与输入图像直接相关的第一层卷积，我们对每个卷积核wrt的参数都有梯度。分类函数。
如何将梯度传播回输入层，从而在图像的每个像素上计算偏导数？传播和积累的梯度，将给我们突出的像素(他们是那些大的<
浏览 1提问于2016-06-29得票数 4
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假设我有一个线性模型，如下所示，我想得到关于W和b的梯度向量。tf.mul(X, W), b)
cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2))/(2*n_samples)grads = tf.gradients(cost, tf.all_variable())
我的占位符也将包括在内即使我用[x,y,w,
浏览 0提问于2017-01-24得票数 19
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在一个枫树表达式中，是否有一种简单的方法来保持(偏导数)达到某种顺序？例如，假设我将f'的完整表达式是如果我只保留一阶导数的条件
f'=g&#
浏览 0提问于2017-03-28得票数 1
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梯度下降(E_{in}(a,b))定义为E_{in}(a,b)、wrt、a和b方程的偏导数。(据我所知，w相当于[a, b] )请注意，当我说N点上和时，我的意思是用希腊符号表示N点的求和。
我不知道在这种情况下如何计算偏导数。当我们说要修正'a‘和改变'b’时，是否意味着只有wrt 'b‘才能找到差异？这意味着梯度(E_{in})= -1 / N (\sum_{
浏览 0提问于2020-03-04得票数 4
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我已经实现了一个简单的多层感知器(只有一个隐藏层)，它可以学习回归问题。我写了它，以便可以在sigmoid、tanh和relu激活之间指定选择。然后，平方误差被实现为损失函数，其中每个损失函数。我现在希望允许选择使用相同的模型来学习多类分类问题，因此希望实现使用softmax激活和交叉熵损失的选择。在我下面的代码中，唯一需要做的更改(我希望)是在activation()和loss()函数中实现这些，然后这应该会在正向传球和后传中开箱即用。这段代码运行学习XOR函数的模型的模拟，其中选择<
浏览 2提问于2018-04-11得票数 0
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