# 利用 PyTorch 求极值问题
在机器学习和深度学习中，优化问题是非常常见的。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 来寻找函数的极值。我们将通过一个简单的例子来演示这一过程，同时介绍一些与优化相关的基本概念。
## 极值问题简介
极值问题主要涉及到如何找到某个函数在特定范围内最大或最小的值。通常，我们所面对的函数是一个连续的、可微分的函数。在机器学习中，损失函数的最小化便是
1： torch.utils.data.DataLoader在训练模型时使用到此函数，用来把训练数据分成多个batch， #此函数每次抛出一个batch数据，直至把所有的数据都抛出，也就是个数据迭代器。:2：全连接层torch.nn.linear(in_features, out_features)in_features:输入特征维度，跟输入图像维度有关.out_features；输出特征维度3：
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2023-10-16 09:48:50
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原文地址今天来讨论多元函数求极值问题，在Logistic回归用牛顿迭代法求参数会用到，所以很
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2023-07-11 00:00:13
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今天来讨论多我们还需要进一步判断，对函数继续求二阶导得到，现在因为在驻点处二阶导数成立，所以在处取得极小值，二阶导数在这里的意义就是
原创
2023-05-31 14:56:31
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# 如何使用PyTorch求二元函数极值
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch是一种十分常用的框架，能够帮助开发者实现各种复杂的神经网络模型。求解二元函数的极值是深度学习中的一个重要问题，本文将介绍如何使用PyTorch来求解二元函数的极值，并针对初学者提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是求解二元函数极值的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagra
原创
2024-02-27 06:33:37
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1. 求最大值 const T &qMax(const T &a, const T &b) 2. 求最小值 const T &qMin(const T &a, const T &b) 3.求中间值 const T &qBound(const T &v1, const T &v2, const T &
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2020-09-05 01:04:00
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# Python求极值的实现流程
## 1. 引言
在Python中，求极值是一个常见的任务，对于刚入行的小白来说，可能会感到困惑。本文将介绍求极值的基本概念和流程，并给出详细的代码示例，帮助小白快速掌握这一技巧。
## 2. 求极值的基本概念
求极值是指在一组数据中找到最大值或最小值。在Python中，我们可以通过一些方法来实现这一功能。
## 3. 求极值的实现步骤
下面是求极值的实现步
原创
2024-01-06 04:21:40
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首先，祝本菜不挂科！首先一元函数的极值我们在高中的时候已经熟悉地不能再熟悉了，直接求导求导数的零点即可；那么在没有条件约束的情况下，多元函数的极值点的求法和一元函数差不多，即多元f(x1,x2...,xn)的驻点满足f对所有的变量的偏导同时等于0；这个我们可以通过一个曲面即二元函数很容易地想象出来【只要你对偏导和方向导数的几何意义熟悉的话】，一个点是极值点，那么这一点一定是凹或者凸点【记z轴负方向
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2023-05-18 15:55:56
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最近整理以前的代码，将以前老师上课的作业代码重新整理，分享出来，作业的内容是编写单纯形法，对测试函数进行寻优(极大值或者极小值)。首先介绍一下单纯形法：将上课的ppt转化为图片。ppt蓝色背景，眼睛快看瞎了按照ppt的描述编写算法如下：clear all;
clc;
% mode可以选择测试函数
% mode = 'exp_test';
% mode = 'Schaffer';
mode =
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2024-01-17 09:12:32
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文章目录牛顿法求解函数零点基本思想形象理解牛顿法求解函数极值点一维情况高维情况求极值点时与梯度下降法比较相同点不同点Reference 牛顿法求解函数零点基本思想设有一个连续可导函数 ，为了求解方程，可采用这样的方法来近似求解，因为在处的泰勒展开式为： 考虑到一次方程容易解，而二次以及以上高次方程不一定有解，取泰勒展开式的线性部分来近似有： 若不等于0，将代入上式可得： 称是方程的一次近似根，由
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2024-06-20 12:23:01
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numpy中关于统计的各种函数今天的内容比较简单：以下x均为数组（一维或以上） 整体内容： 1.最大值：np.max(x,axis=None) 2.最小值：np.min(x,axis=None) 3.极差：np.ptp(x,axi=Nones) 4.分位数：np.percentile(x,分位数，axis=None)，分位数可以是一个列表，如[0,25,75] 5.中位数：np.median(x,
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2023-11-13 23:31:32
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本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
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2024-01-24 22:23:12
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对上述方法的更为详细的描述： 解析： 由条件②得出： n^2-mn-m^2+1=0 n^2-mn-m^2-1=0 根据求根公式： n1,2=(m+Δ1,2)/2 n3,4=(m-Δ1,2)/2 其中： Δ1=sqrt(5*m^2+4) Δ2=sqrt(5*m^2-4) （sqrt即为求非负实数平方根
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2016-02-17 14:58:00
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背景 小铭的数学之旅2。 描述 已知m、n为整数，且满足下列两个条件：① m、n∈1，2，…，K② (n^ 2－mn－m^2)^2＝1编一程序，对给定K，求一组满足上述两个条件的m、n，并且使m^2＋n^2的值最大。例如，若K＝1995，则m＝987，n＝1597，则m、n满足条件，且可使m^2＋n
原创
2021-06-04 20:09:03
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牛顿法求极值无约束优化算法可以分为线搜索类算法与信赖域类算法两类，他们都是对f(x)f(\bold x)f(x)在局部进行近似，前者用得更加普遍。而线搜索类算法根据搜索方向选择的不同可以分为梯度算法、牛顿算法、拟牛顿算法、拟牛顿算法等本文目的是介绍牛顿法。平常我们说牛顿法，一般指的是用牛顿法求方程根，因而先复习牛顿法求根的原理，然后扩展到用牛顿法求极值，再进一步扩展到多元函数牛顿法求极值1. 一元函数牛顿法求根复杂方程的根很难直接求得，最开始用牛顿法迭代来求方程的根。方法是给 一个初值 x1x_{1
原创
2021-11-10 11:26:23
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# Python求极值程序实现指南
## 1. 流程概述
求极值的程序通常涉及以下几个步骤。我们在这张表格中总结了关键步骤及其对应的描述。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------------|
| 1 | 确定需要求极值的函数
原创
2024-10-23 06:07:12
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§3.5 函数的极值及其求法一、极值的定义设函数在区间内有定义，点是内的一点。若存在点的一个邻域，对于该邻域内任何异于的点，不等式 ()成立，称是函数的一个极大值(极小值)；称点是函数 的极大值点(极小值点)。函数的极大值与极小值统称为函数的极值；使函数取得极值的点统称为极值点。关于函数的极值，如下几点注记是十分重要的。1、函数的极值概念是一个局部概念。如果是函
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2024-05-28 13:34:47
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多元函数的极值&牛顿迭代法多元函数的极值牛顿迭代法 多元函数的极值多元函数求极值的方法其他网页已经写了很多，在此不多叙述。在此不多赘述。简单给出结论： （1）一元函数求极值：对于一阶连续函数： 必须满足 的一个临界点，即 && ，（2）多元函数求极值：对于二阶连续函数： Hessian矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。例如对于上面的多元函数，
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2024-05-30 22:08:53
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# 使用Python求函数极值的步骤指南
在计算机科学和数学中，求函数的极值是一个常见且重要的任务。极值可以是最大值或最小值，在许多应用中非常关键，比如优化问题、经济模型等。下面我们将通过Python来实现这一过程。本文旨在帮助初学者一步步理解并掌握如何在Python中求函数的极值。
## 流程概述
我们可以将求函数极值的过程划分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。
1.起步：用牛顿法解方程
1.1.原理分析
在介绍求取函数$f(x)$的极值方法前，我们首先谈一下解方程的问题。
在解一元函数的高阶方程，形如$ax^n+bx^{n-1}+cx^{n-2}+...+1=0$时，大家肯定会想到用因式分解或者
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2023-08-09 18:56:11
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