简单的案例 目录简单的案例内容概况一、初始案例输出二、储备知识1.grad_fn属性2.叶子张量与根张量三.计算梯度1、叶子张量的梯度2、获取内部张量的梯度四.计算分支张量对于叶子张量的梯度 内容概况 举一个简单的例子：来记录下张量在梯度计算中的作用 一、初始案例输出requires_grad=Falseimport torch
x = torch.tensor([[1,2]],dtype=to
张量的定义前面例子使用的数据存储在多维 Numpy 数组中，也叫张量（tensor）。一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结
原创
2022-09-13 15:20:28
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### 深度学习中的张量
在深度学习中，张量是一个非常重要的概念。它是一种多维数组，可以表示神经网络中的输入、输出和中间数据。张量的概念来源于线性代数，是向量和矩阵的推广。
#### 张量的基本概念
在深度学习中，我们常常使用三种类型的张量：标量、向量和矩阵。标量是一个单独的数值，例如一个像素的灰度值。向量是一维数组，例如一张图片的像素值序列。矩阵是二维数组，例如一张图片的像素矩阵。
除了
# 深度学习复合函数求梯度
## 介绍
在深度学习中，我们经常需要对复合函数求梯度。复合函数是由多个函数组合而成的函数，求解复合函数的梯度可以帮助我们优化模型的参数。本文将介绍如何使用代码实现深度学习复合函数的梯度计算。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义函数 |
| 2 | 定义变量 |
| 3
原创
2023-08-20 08:11:05
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对于很多数学和工程问题，我们常常需要使用到梯度、散度和旋度公式，而有的时候，虽然在使用这些公式，却对他们其中的物理意义不甚清楚，这样的后果是只能对公式死记硬背，但结果还是常常忘记。这篇文章便从这三大公式的本质入手，推导它们在三大经典坐标系下的形式，授以“捕鱼”之道！ 开始之前，我们先来回忆一下梯度公式的数学意义，它描述了函数在某点函数
前面我们讲了深度强化学习，虽然强化学习和深度学习得到了一个很好的结合，但是他们在实际的使用中还是有一些限制的，比如算法模型容易过估计、无法处理连续动作控制任务。尤其是无法使用连续动作这个缺点，极大的限制了DQN的使用。所以本节就来学习可以处理连续动作的深度确定性策略梯度算法（DDPG）。1、背景介绍在2014年首次提出了确定性策略梯度算法，并证明了该算法对连续动作任务的有效性。该算法在策略梯度算法
机器学习是一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科 在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。 深层神经网络有了一个新名字，叫做深度学习，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法 机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learnin
梯度下降的矩阵分解公式推导与实例分析注：此博客只是作者在学习的过程中的一些记录和浅疏的理解，内容多为借鉴和自己的一些总结。当我们了解和学习过梯度下降之后，对于矩阵分解的学习会更直接易懂。 矩阵分解就是将一个大的矩阵分解成两个行对应列相等的两个小矩阵，用两个小的矩阵去预测大的矩阵的取值通。俗来说就是矩阵相乘的逆运算。在这里我们还要借用损失函数，构造损失函数（loss function)。接下来让我们
第九章: 图像梯度图像梯度是用来做边缘检测的一种方法。为什么要检测边缘？ 比如自动驾驶里面，我们至少要做的一个工作就是道路的边缘检测，只有正确的检测到道路的边缘我们的车才会行驶在道路上而不是开到马路牙子外。 或者从另一个角度解释，我们做边缘检测不是让人眼去欣赏一张道路图片里面的道路边缘的，我们正确检测出一张图像的边缘是为了让模型更好的去认识这张图片中的道路。所以精确的边缘检测可以帮助电脑模型很好的
本篇是摘抄pytorch-handbook里面的，有兴趣可以看看。损失函数(Loss Function)损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值(我们例子中的output)与真实值（例子中的y_train）的不一致程度，它是一个非负实值函数，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 我们训练模型的过程，就是通过不断的迭代计算，使用梯度下降的优化算法，使得损失函数越来越小。损失函数越小
文章目录一、简介二、Logistic回归三、代码实战3.1 加载数据3.2 函数3.3梯度上升算法3.4绘制数据集3.5主函数四、总结 一、简介通过Logistic回归和梯度上升两方法开始，首先从原理开始推论。二、Logistic回归链接: 可以参照之前写过的文章（吴恩达机器学习课里面的） 因为里面公式推导都是类似的，因此可以直接拿来用这个例子主要是主要用来模拟迭代的方式。就像爬坡一样，一点点的
梯度导数是个标量，反应的是变化的程度，即“大小” 显然，位于这两平面的不同的两个点的位置的函数值的变化程度是不一样的，即导数不同同样，偏微分，即偏导数，也是标量，只不过它是在自变量的方向上的变换的程度(自变量不只一个)而梯度是一个向量 梯度就是所有的偏微分，带上其方向的向量这里箭头所代表的方向和大小就是梯度箭头的长度就是梯度的大小，
引言：在求解机器学习算法模型参数即无约束优化问题时，最常用到的就是梯度下降算法和最小二乘法。给定一个与参数 θ 有关的目标函数 J(θ), 求使得 Jθ.针对此类问题， 梯度下降通过不断往梯度的负方向移动参数来求解。首先需要搞明白的小概念：1.梯度和导数的区别是：函数的梯度形成了一个向量场。2.梯度的定义：分类：主要包括BGD，SGD，MBGD三种算法。区别
目录 梯度下降求极值 导数 偏导数 梯度下降 机器学习&深度学习 学习形式分类 1) 有监督学习
ad PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。 2.3.1 概念 上一节介绍的T
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2020-05-02 19:36:00
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张量是一种表示物理量的方式，这个方式就是用基向量与分量组合表示物理量（Combinationof basis vector and component）。由于基向量可以有丰富的组合，张量可以表示非常丰富的物理量。此外，张量所描述的物理量是不随观察者或者说参照系而变化的，当参照系变化时（其实就是基向量变化），其分量也会相应变化，最后结果就是基向量与分量的组合（也就是张量）保持不变。这一点对于我们构造
文章目录1. autograd——自动求导系统1.1 torch.autograd.backward()1.2 torch.autograd.grad()1.3 autograd的Tips2. 机器学习模型训练步骤3. Logistic回归的简单实现 1. autograd——自动求导系统1.1 torch.autograd.backward()功能 自动求取梯度函数torch.autograd
梯度与导数：梯度是某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）方向导数：对于多元函数来说，除了沿坐标轴方向上的导数，在非坐标轴方向上也可以求导数，这些导数就是方向导数。导数用来反映某一函数的变化率，某一特定点的导数就是该点的“瞬间斜率”，即切线斜率。所以，在单变量的实值函数中，梯度可简单理解为只是导数，或者说对于一个线
参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3 张量操作与线性回归张量的操作拼接torch.cat()
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)功能：将张量按照 dim 维度进行拼接tensors: 张量序列dim: 要拼
张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。张量（Tensor）是一个
