不要受《Java编程思想》的影响,计算机科学中的术语——按引用传递(pass-by-reference),不要搞成自说自话的个人用语。这些术语也不是专门针对Java的,你不应该从某一本Java书上学习 不能够用于C、C++或Fortran语言的 特殊的“按引用传递”。验证按值传递非常简单,在方法体中使用一个赋值语句,将形参作为左值。按值传递时,对形参的赋值,不会影响实参,也就是说,那个赋值语句不会
摘要: 实际问题中主要涉及的还是多变量的函数,单一变量导数的计算其实是多变量导数的一个特例。本文将单变量求导的实现扩展到多变量,输出的结果不仅是各个变量的导数,也是函数在当前点的梯度。关键词: 多变量,,梯度前言1 导数假设有以下函数: 这也是为了便于介绍的,实际问题函数也比较复杂。这个函数已经有两个变量了。 使用Python实现如下:def function_2(x):
转载 2023-09-27 13:16:42
710阅读
1点赞
目录1.反向传播(买两个苹果+税:求导)2.加了加法层的BP算法)3.Softmax+Cross entrop error反向传播)4.总结看鱼书记录5: 数值微分和反向传播都能更新权值的梯度度(严格来说,是损失函数关于权重参数的梯度),但反向传播更加高效。反向传播就是(梯度),如何呢?根据链式法则和输入值来,具体如下 该点的局部导数是对上一个结点的(从右到左(上一个结点))加
在计算数学和编程的交叉点,**Java函数**的问题被越来越多的开发者所关注。这不仅是一个教育性的练习,也是许多机器学习和图像处理算法中的核心部分。随着时间的推移(比如从1990年代到现在),这种需求逐渐变得更加显著。 > 在 N 维空间中,一个函数 $f(x_1, x_2, ..., x_n)$ 的导数是对其中一个变量进行微小变化时,函数值的变化率。 ### 背景描述 1. 在200
原创 5月前
49阅读
前言近期我们在不断更新Python相关知识点,小伙伴们的反馈也很好,很多也领取了学习资料,真的希望能够帮到大家更好的学习。今天,我们还是照旧,给大家介绍一下Python函数的进阶——函数、变量的作用域、回调、返回、递归函数与闭包。小伙伴们准备好了吗?函数python中的functools模块提供了很多有用的功能,其中一个就是函数(Partial function)。将函数的某些值给
计算在机器学习和科学研究中的导数是非常重要的。为此,我们将探索如何使用 Python 进行导数计算的相关方法。接下来我将详细记录解决这一问题的过程,涵盖背景、方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及扩展阅读。 ### 协议背景 在数学中,数是多变量函数相对于某一变量的导数。在机器学习和数值计算中,是优化算法和误差反向传播的重要步骤。 ```mermaid erDiagram
原创 6月前
46阅读
# 理解导数及其在Python中的应用 在数学和工程学中,导数是一个非常重要的概念。它描述了多变量函数在某一变量方向上的变化率。本文将介绍导数的基础概念,并通过Python演示如何计算导数。 ## 什么是导数? 导数通常出现在多变量函数中,例如 \(f(x, y)\)。在这样的函数中,导数表示在其他变量保持不变的条件下,某一个变量的变化对函数值的影响。用符号表示,导数可以写作
原创 10月前
56阅读
y=f(x)=x2, f'(x). 直线的斜率k=(y1-y0)/(x1-x0)=((x+d)2 - x2) / (x+d - d) = (2xd + d2) / d = 2x + d = 2xd非常小,无限接近于0,可以被忽略掉。x很大时xd能不能被忽略掉?反正xd/d总等于x。长得像近似解却能得到精确解?这道理本小白也不明白,大白才明白。对x3求导时,3x2+3xd+d2,x只是可能很大,比
在数据科学和机器学习领域,与赋值是优化算法,尤其是在反向传播中的核心部分。通过Python实现这些操作,不仅能加深理解,还能在实际应用中更好地解决问题。本文将详细探讨如何在Python中实现和赋值的过程,涵盖技术原理、架构解析、源码分析及应用场景等。 ### 背景描述 在2010年代末,随着深度学习的快速发展,反向传播算法逐渐成为训练神经网络的标准方法。反向传播涉及导数,用以计
导数导数的数学定义参考资料1和2中对导数导数的定义都非常明确.导数和导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子.import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) y =
详细介绍Python中的函数Python的functools模块提供了很多有用的功能,其中一个就是函数(Partial function)。要注意,这里的函数和数学意义上的函数不一样。在介绍函数参数的时候,我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而函数也可以做到这一点。举例如下:int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换:&gt
## Python向量 在数学中,向量是指计算一个向量值函数对于其中某个变量的导数。在机器学习和深度学习中,我们经常需要对损失函数进行优化,而这个优化过程中经常需要计算目标函数对于参数的导数。Python是一种常用的编程语言,在Python中可以使用不同的库来进行向量的计算,包括NumPy和SymPy等。 ### NumPy库 NumPy是一个在Python中进行科学计
原创 2023-09-02 05:16:04
601阅读
# 使用Python计算梯度和导数的入门指南 在数据科学、机器学习和优化等领域,计算梯度和导数是非常重要的。对于小白来说,理解这一过程的基本步骤和相关代码实现相对较为关键。在这篇文章中,我将为你提供一个循序渐进的指南,带你了解如何在Python中计算梯度和导数。 ## 计算导数的流程 我们将通过以下几个步骤来实现Python的梯度计算: | 步骤 | 描述 | |------|--
原创 10月前
145阅读
# Python 数组实现指南 在数据科学和机器学习中,导数是一个重要的概念,尤其是在优化算法中。今天,我将向你展示如何在Python中实现数组的导数计算。我们将从理解流程开始,然后一步步实现代码,最后用类图和状态图将整个过程可视化。 ## 整体流程 首先,我们需要明确计算导数的步骤。下面是整个流程的概述: | 步骤 | 描述 | 代码位置
原创 2024-10-16 04:15:28
83阅读
函数的过程涉及数学与编程的有机结合,尤其是在Python语言中实现的应用。本文将围绕如何在Python中函数进行阐述,结构包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南,帮助读者全面理解求解流程。 ## 环境准备 在进行导数求解之前,首先需要准备合适的硬件和软件环境。以下是所需的基础配置: - **硬件要求**: - 处理器:至少双核处理器 - 内存:8
原创 6月前
45阅读
# Python实现对多元函数 ## 1. 介绍 在数学和机器学习中,多元函数的导数是一项非常重要的操作。在Python中,我们可以通过使用SymPy库来实现对多元函数的。本文将会介绍如何使用SymPy库来实现对多元函数的导数,并且通过示例来帮助你理解这个过程。 ## 2. 流程图 ```mermaid flowchart TD A[导入SymPy库] --> B[定义
原创 2024-02-23 07:22:01
221阅读
1.pytorch自动求导机制 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79801410只能对浮点类型的tensor设置x.requires_grad_(True);import torch # Creating the graph x = torch.tensor(1.0, requires_grad = True) z = x ** 3 z.backward
转载 2023-05-29 16:50:43
162阅读
几天前,求解二维 Laplace 方程,为了方便,欲用坐标变换把直角坐标化为极坐标。花费了不小的力气才得到结果,所以就寻思把二阶的内容整理一下,便得出此技巧。 发现过程大致如下,整理资料的时候,顺手尝试了这样一道题目:解题过程就是普通的求导运算得到的结果是:看着这么有规律的下标,不用说,各位一定想到了矩阵,而且是3阶方阵...... 为了得到更一般的规律,必须用符号再一次的进行
# Python对sin函数导数的探索 在数学中,导数是研究函数变化率的一个重要工具。在多变量函数中,我们经常需要对一个变量进行导数的计算。Python提供了多个强大的库来执行这些数学操作,其中最常用的就是SymPy。本文将介绍如何使用Python对sin函数进行导数的计算,并结合示例代码进行详细分析。 ## 1. 什么是导数 导数是多变量函数对某一个变量求导数的过程。设有一个函
原创 2024-10-20 06:50:13
61阅读
# Python正弦函数 在数学和计算机科学领域中,求解函数的导数是一个常见且重要的问题。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python来求解正弦函数的导数,同时提供相应的代码示例。 ## 正弦函数的导数 正弦函数是一个在数学中经常出现的函数,其导数也是我们经常需要计算的。正弦函数的导数是它的余弦函数,即sin'(x) = cos(x)。而正弦函数的导数则是多变量函数中对某一个变
原创 2024-06-22 04:20:25
89阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5