在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的，也就是： 中的。但是有一个问题就是，这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数，包括权值和偏置同时进行的，很多时候如果对进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1，因此这个时候一般只需要对权值进行正则即可，当然，你可以获取模型中的所有权值，然后按照定义的方法显式地进行处理，
# PyTorch中的正交向量：定义、应用与实践
在机器学习与深度学习领域中，向量是一个基本组成部分。正交向量在许多算法中发挥着重要作用，尤其是在处理多维数据和优化问题时。本文将深入探讨正交向量的定义、性质、在PyTorch中的实现以及应用场景。
## 什么是正交向量？
在数学中，两个向量如果它们的点积为零，则这两个向量是正交的。换句话说，对于两个向量 \( \mathbf{a} \) 和
优化算法时间复杂度
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。减少冗余数据
如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。合理使用copy与de
# PyTorch矩阵正交化简介
矩阵正交化是线性代数中一个重要的概念，尤其在机器学习和计算机视觉等领域中具有广泛的应用。在PyTorch这个深度学习框架中，我们可以利用其强大的张量操作功能轻松实现矩阵的正交化。本文将通过代码示例详细介绍这一过程，并提供相应的可视化图示。
## 什么是矩阵正交化？
在数学中，正交化是指将一组线性无关的向量变换为一组相互正交的向量。常用的方法有格拉姆-施密特过
训练模型涉及两个2个关键步骤： 1.优化，减少训练集上的损失 2.泛化，提高对没见过的数据如验证机和测试集的泛化能力而正则化可以有效的帮助我们的模型收敛和泛化。本文提供三个正则化的方法。一、检查参数：权重惩罚 稳定泛化的第一种方法实在损失中添加一个正则化项。这个术语的设计是为了减小模型本身的权重，从而限制训练对它们增长的影响。换句话说，这是对较大权
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2023-11-20 02:25:50
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## 使用PyTorch生成正交矩阵的步骤
在机器学习和深度学习中，正交矩阵是一种重要的数学工具，它可以用于数据预处理、优化算法等多种场景。本文将教会你如何使用PyTorch生成一个正交矩阵。以下是实现过程的简要步骤。
### 实现流程概述
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# PyTorch 矩阵正交化的科普与应用
矩阵正交化是线性代数中一个重要的概念，它在多种数据处理和机器学习算法中都有广泛应用。在机器学习与深度学习领域，正交化的优点包括提高数值稳定性、加速收敛等。而在使用深度学习框架时，PyTorch 作为一种流行的选择，它提供了丰富的工具来进行矩阵正交化操作。
## 什么是正交化？
在数学中，两个向量是正交的，当且仅当它们的点积为零。正交矩阵是一个平方矩
损失函数说明一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函
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2023-11-28 09:46:31
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参考 MATLAB Linkorth is obtained from U in the singular value decompo
原创
2020-12-09 06:16:20
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# 如何在PyTorch中实现向量正交
在计算机科学和深度学习中，正交向量是一种非常重要的概念。两个向量若是正交，意味着它们的点积为零。正交性在许多算法中都能有所应用，如推荐系统、主成分分析（PCA）等。本文将指导你如何使用PyTorch使两个向量正交。
## 整体流程
下面是实现向量正交的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 05:07:06
303阅读
正交排列法、正交试验设计正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率，当可能的输入数据或输入数据的组合数量很大时，由于不可能为每个输入组合都创建测试用例，可以采用这种方法。正交试验设计：是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散。齐整可比”的特点，正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济...
原创
2022-02-09 18:43:12
765阅读
正交排列法、正交试验设计正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率，当可能的输入数据或输入数据的组合数量很大时，由于不可能为每个输入组合都创建测试用例，可以采用这种方法。正交试验设计：是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散。齐整可比”的特点，正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济...
原创
2021-08-07 09:45:38
882阅读
1、one-hot encoding用如下所示表示w
w
字符 [0,0,…,1,…,0,0]|V| elements[0,0,…,1,…,0,0]⏞|V| elements 其中V
V
是我们的词汇表, 1 是 w
8、正交性正交性是一个从几何学中借鉴而来的术语，如果两条直线相交成直角，他们就是正交的。这在向量中的解释是沿着一条直线移动，你投影到另一条直线上的位置不变。在计算机中，该术语用于表示某种不相依赖性或解耦性。正交的好处是它提高生产效率，各个组件不相互依赖，使得改变得以局部化，促进复用，对于正交组件进行组合也可以提高生产效率，同时它还降低了代码的风险。延伸开来，项目团队的配合也应该遵循正交性。如果成员
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2024-01-22 21:23:15
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正交变换（傅里叶变换、Z变换） 信号分解方法多种多样，我们可将信号分解为直流分量+交流分量、偶分量+奇分量、实部分量+虚部分量、脉冲分量、正交分量等多种形式。其中一个较复杂而又有重要意义的分解方法便是将信号分解为正交分量，我们把这个过程称作：信号的正交分解（正交变换）。 将信号正交分解之后，可以用于：方便处理便于抽取特性数据压缩 首先有一个问题——什么是正交？ 在线性代数中我们了解过，向量的正交指
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2023-12-23 20:10:11
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将ℝ的一个无关组正交化为的计算公式为： 将上述公式写成下列的Python函数：import numpy as np #导入numpy
def orthogonalize(A): #计算存储在A中的向量组正交化
_,k=A.shape #读取向量个数k
B=A
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2023-06-25 11:08:18
578阅读
说到分解，很多人心中的意象大概只有正交分解。正交分解无疑是最重要的一种分析方法，它也是所谓“分而治之”思想最常见的实现策略。但是正交分解一般潜在的假定是分解后的子部分是大致均衡的，它们是相对具有独立价值的，可以彼此脱离独立发展。这是分解后实现系统解耦的重要原因。http://canonical.iteye.com/blog/33885 但是物理学中另一种重要的分析学思想是微扰论(P
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2023-10-24 06:59:55
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复合材料层合板与外来物体的冲击响应是一个非常复杂的过程，涉及到复合材料结构的材料常数、铺层方式、边界条件以及冲击物的质量、速度、材料、几何尺寸等诸多因素。 在二维分析中，经典的复合材料层合板理论基于直法线假设，无法考虑层合板的层间正应力和横向剪应力，不适用于层合板的损伤分析。Reissner对层合板理论做了一些修正，使法线转动成为独立的位移函数，提出了能够考虑横向剪切影响的板弯模型。然而，该模型
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2023-08-25 21:13:36
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[Architecture] 系统架构正交分解法前言随着企业成长，支持企业业务的软件，也会越来越庞大与复杂。当系统复杂到一定程度，开发人员会发现很多系统架构的设计细节，很难有条理、有组织的用一张大蓝图去做分析设计。先前在InfoQ上看到一篇文章：在这篇文章里使用正交分解法，来分析设计新浪微博平台的系统架构。透过正交分解法这样表格式的条列与分解，可以让开发人员清楚理解每个象限的关注点，进而去理解与组
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2024-03-13 23:04:17
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线性代数学习笔记
原创
2022-10-16 00:04:46
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