分类0阶张量：标量 1阶张量：一维数组=向量 2阶张量：二维数组=矩阵 3阶张量：张量=多维数组标量仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D（阶）张量）。在Numpy中，一个float32或float64的数字就是一个标量张量（或标量数组）。一般深度学习更偏向于使用float32，运算速度较快。可以用ndim属性来查看一个Numpy张量的轴的个数。标量张量有0个轴（
1.主方向与主分量二阶张量可定义为一种由矢量到矢量的线性变换，即： 一般说，矢量与并不同向。对于给定的任意二阶张量能否找到某个矢量，它在线性变换后能保持方向不变，即： 或者 其中是标量。上式是求的线性齐次代数方程组，存在非零解的充分必要条件是系数行列式为零： 推出： 这是一个关于的特征方程，： 是的主对角分量之和，称为张量的迹，记作：是矩阵的二阶主子式之和。：是矩阵的行列式，记作。特征方程的三个特
神经网络学到的所有变换都可以简化为数值数据张量上的一些张量计算。keras.layers.Dense(512, activation='relu')这个层可以理解为一个函数，输入一个 2D 张量，返回另一个 2D 张量，即输入张量的新表示。具体而言，这个函数如下所示（其中 W 是一个 2D 张量，b 是一个向量，二者都是该层的属性）。output = relu(dot(w,input)+b)我们将
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2023-11-24 09:37:38
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首先我们先以一张图看看张量、标量、向量和矩阵的整体区别。先贴上结果：最重要的：列表、一维数组、一维向量都默认是n行1列的列向量(列矩阵). A = [[1,3,4,5,6]]是二维数组，1行5列张量是泛化的概念，广义上包含矩阵、数组、向量，对应标量；狭义上如图所示，专指3维及以上维数的数组情况数组，在Python中实质和张量等价。形如np.array([1,2,3,4])矩阵，经常和数组概念混，在
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2023-12-27 17:42:21
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最近看深度学习二阶优化方面的工作，顺便做一些整理。以下内容翻译自"Xiaoxin et al., He Large-Scale Deep Learning Optimizations: A Comprehensive Survey, 2021"(https://arxiv.org/abs/2111.00856) 深度学习二阶优化算法进展深度学习的优化在理论和经验上主要由一阶梯度方法主导，
先看一题：给定整数a1,a2,a3…an，判断是否可以从中选出若干数，使他们的和恰好为k。 那么，现在分析一下问题的需求。只需从a1开始按顺序决定每个数加或者不加，在管不n个数都决定后在判断他们的和是否为k即可。换一个方式想，从某个状态开始不断的转移状态直到无法转移，然后然后回退到前一步的状态，继续转移到其他状态，如此不断的重复。 如何实现这种搜索，很容易想到一种搜索手段–深度优先搜索。深度优
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2024-05-29 00:10:13
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直观的数学：度量张量简介这篇文章主要介绍度量张量的起源及它的基本应用。张量是19世纪以来比较伟大的数学发明之一，它的发明伴随着微分几何的提出，为在流形上进行各种运算提供了可能。在这里主要讲解度量张量。首先我们来看一看我们需要解决一个什么问题，然后针对这个问题提出一种新的解决思路，最后讲解度量张量的使用。一、问题提出在物理学中，经常使用到内积运算，比如求一个力所做的功，我们有：$$W=\vec{F}
在数学中，海森矩阵（Hessian matrix 或 Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果 f 所有的二阶导数都存在，那么 f 的海森矩阵即：其中 ，即（也有人把海森定义为以上矩阵的行列式） 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。目录 [隐藏] 1 混合偏导数和海森矩阵的对称性2 在 → 的函数的应用2.1 在高维
1、基础张量维度：维度个数和维度大小；.ndim可查看维度个数，.shape可查看维度大小。如下代码，张量a：维度个数为2，是一个2维张量；维度大小为[2,3]，即第0维的维度大小为2，第1维为3。>>> a=torch.arange(8).reshape(2,4)
>>> a
tensor([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]
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2023-09-18 00:03:20
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0.先上本节课目录：1.二阶导数：导数的导数我们经常需要定位极值点，并判别是极大值还是极小值。定位极值点是一阶导数的职责，一阶导数为0即为极值点；是极大值还是极小值这就是二阶导数的职责了，二阶导数的符号表示曲线的弯曲方向。2.二阶导数的例子这里用距离、速度（距离的导数）和加速度（速度的导数）来举例。距离：速度：加速度：后面会讲到，这里的二阶导数永远大于0，图像为凸。3.凸函数和凹函数按照国外教材定
一阶二阶统计量在深度学习和神经网络中起到了重要的作用。它们是用来描述数据分布和模型参数的统计特征的指标。本文将介绍一阶二阶统计量的概念和计算方法，并通过代码示例来展示它们的具体应用。
一阶统计量是描述数据分布的基本指标，包括均值、方差等。二阶统计量则更加详细地描述了数据分布的特征，包括协方差矩阵、相关矩阵等。
在深度学习中，神经网络通过学习数据的分布来获得模型参数。一阶和二阶统计量可以帮助我们
原创
2023-12-02 12:07:11
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二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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一.定理：首先要认识到二阶线性齐次微分方程的解满足的性质，值得注意的是这不仅仅是待会儿要提到的二阶线性常系数齐次微分方程满足，对于一般的二阶线性齐次微分方程也是满足的。 1.叠加原理：有限个方程的解的线性组合仍然是方程的解。 这个原理是由于方程的线性的性质所以决定的，如果有线性代数的基础，那么对于这个性质就很好理解了，就算没有，也应该很好理解。L(y1)=0,L(y2)=0,（至于L是什么意思的话
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2024-06-09 17:03:26
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本文主要内容如下：1. 张量的代数运算1.1. 张量的相等1.2. 张量的加（减）法1.3. 张量的数乘1.4. 张量的并乘1.5. 张量的缩并1.6. 张量的点积/内积1.7. 张量的叉积/矢积1.7.1. 矢量的叉积1.7.2. 矢量的混合积1.7.3. 矢量的三重叉积1.7.4. 张量的叉积1.8. 张量的商法则2. 张量的转置2.1. 张量的转置运算2.2. 张量的对称化与反对称化 1.
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2023-11-13 08:32:35
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**Java 学习day2今天我们正式开始上课了老师先和我们讲解了有关Java的知识，之后就开始正式进行程序编码。hello wordSystem.out.println("HELLO WORD");这个代码就类似C语言中的printf。**99乘法表利用for语句循环来编写99乘法表public class text {
public static void main(String[]
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2024-10-16 22:01:03
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这一节主要讲张量的概念以及其理解。l 张量概念张量(tensor)是指能够用指标表示法表示的物理量，并且该物理量满足坐标的变换关系。0阶张量：无自由指标的量，与坐标系选取无关，如温度、质量、能量等标量。1阶张量：有1个自由指标的量，如坐标Xi，位移ui等矢量2阶张量：有2个自由指标的量，如应力n阶张量：有n个自由指标的量，如Dijkl四阶弹性系数张量张量的性质（1）张量是描述客观存在的物理量，具有
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2024-04-01 22:00:36
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图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
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2023-12-08 10:09:16
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目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
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2023-11-16 05:21:13
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
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2024-07-30 11:33:44
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导数的定义导数就是增量比的极限，也就是函数的某点到某点的变化率。 导数公式与基本求导法则常数和基本初等函数的导数公式函数的和、差、积、商的求导法则from sympy import pprint,diff
from sympy.abc import x
f = 2*x**3 - 5*x**2 + 3*x - 7
df = diff(f,x)
pprint(f)
print()
pprin
