什么是计算图？计算图又被称为是有向图，数据流图。 TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。 下图展示了通过TensorBoard画出来的两个向量相加的计算图。 （TensorBoard的使用参考我的博客：）什么是数据流图（Data Flow Graph）？数据流图是描述有
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2024-05-04 10:12:33
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# 用 Python 实现符号微分的入门指南
在学习 Python 的过程中，符号微分是一个重要的数学应用，尤其在科学计算和工程方面。本文将帮助你了解如何使用 Python 进行符号微分，具体分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 安装必要的
输出结果 输出结果 总结：如果对一个list 求微分，其结果将 自动求和 ，而不是返回 、`z2 z3 [w1,w2]`的微分。
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2020-04-22 17:00:00
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with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: z1 = f(w1, w2 + 2.) z2 = f(w1, w2 + 5.) z3 = f(w1, w2 + 7.) z = [z1,z...
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2020-04-22 17:00:00
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自动微分采用一套与常规机器学习和深度学习不同的符号体系，我们只有熟悉了这个符号体系，才能比较轻松的看懂自动微分的文章。本篇博文将向大家介绍自动微分中使用的符号体系。...
原创
2023-10-25 14:31:33
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Day2此系列博客是看的是2022年的吴恩达的机器学习，以下是相关的笔记，如有不对的地方，请大家指出！线性回归模型理解代价函数可视化代价函数可视化举例 此系列博客是看的是2022年的吴恩达的机器学习，以下是相关的笔记，如有不对的地方，请大家指出！线性回归模型 数据除了可以用左图的图表外，也可以使用右图的数据表，右侧有多少对数据，图表上就有多少个x用于训练模型的数据集称为训练集，要预测房子的价格，
在这篇博文中，我们将探讨怎样通过可微分编程技术，实现深度学习中最常用的多层感知器（MLP）模型。我们在这里使用TensorFlow Ea
原创
2023-10-25 14:30:19
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# Python微分方程符号解
## 引言
微分方程是数学中一个重要的概念，在物理学和工程学等领域有广泛的应用。微分方程可以描述物理系统的变化规律，因此求解微分方程对于理解和预测系统的行为非常重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多工具和库来求解微分方程。本文将介绍如何使用Python符号计算库来求解微分方程。
## 符号计算库
Python中有几个流行的符号计算库，例如Sym
原创
2023-09-07 09:03:03
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一.微分方程0.微分方程分类微分方程是用来描述某一类函数与其子数了可大个料万在其解是一个符合方程的函数。微分方程按自变量个数可分为常微分方程和偏微分方程。 sympy学习库：www.tutorialspoint.com/sympy/1.微分方程解析解代码如下：import numpy as np
import sympy
# apply_ics:计算特解
# sol:通解
# ics:初始条件
#
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2023-06-09 23:25:58
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眼看千遍，不如手动一遍，看了原文再手动整理一遍，代码实际操作一遍，加深理解。相当于高中时做的笔记了。tf.nn.dynamic_rnn 函数是tensorflow封装的用来实现递归神经网络（RNN）的函数，本文会重点讨论一下tf.nn.dynamic_rnn 函数的参数及返回值。首先来看一下该函数定义：tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
seq
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2024-07-04 20:09:24
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下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。 低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。 import tensorflow as tf # 打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp() today_ts =
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2020-04-10 15:21:00
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离散化的重点离散化有一个很重要的前提：只关心数据之间的大小关系 影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。离散化的重点则是：映射的思想离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据
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2023-08-24 16:31:16
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在这篇博文中，我们将利用TensorFlow Eager Execution API来实现一个完整多层感知器（MLP）模型。
原创
2022-12-15 11:21:20
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https://www.zhihu.com/question/26490937?sort=created
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2021-08-19 12:23:55
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# Python微分方程符号解函数
微分方程是数学中的重要概念，在物理学、工程学、经济学等领域中具有广泛的应用。解微分方程可以帮助我们了解系统的行为和性质。Python提供了许多库来解决微分方程，其中符号解的库可以提供更加精确和准确的结果。本文将介绍如何使用Python中的符号解函数来解决微分方程，并提供相应的代码示例。
## 什么是微分方程？
微分方程是描述函数导数与函数自身之间关系的方程
原创
2023-08-29 08:57:33
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本人目前初三，能力所限，如有不足之处，还望多多指教。一周前看到了一个视频，于是我便想用python来求解这个问题。〇、分析 假设在平面内有一带电粒子q，质量为m。空间内存在匀强磁场B，方向垂直于平面向内即沿z轴负半轴，以及一个沿y轴负半轴的重力场。带电粒子从磁场内O点释放。则可直接列出粒子的运动方程将这个方程分解成x和y两个方向联立即可求得该方程组的解。一、sympy中的dsolve方法#导入
f
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2023-07-08 14:16:01
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神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。 而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。 这种利用tf.GradientTap
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2020-04-10 14:28:00
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目标：加深理解积分理论中分割、近似、求和、取极限的思想方法，了解定积分近似计算的矩形法、梯形法与抛物线法，会用MATLAB语言编写求定积分近似值的程序，会用MALAB中的命令求定积分。预备知识 在许多实际问题中，常常需要计算定积分的值。根据微分学基本定理，若被积函数f(x)在区间[a,b]上连续，只需
在上篇博文中，我们讲述怎样处理第l−1l−1l-1层到第lll层的前向传输和反向求导，我们oldsymbo...
原创
2022-12-15 11:21:25
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线性回归解决的问题的特点是输入多个参数，输出一个数值。通过一些方法找出最佳的一个函数。函数形式如： ---b:偏移量 w:权重 (1)或： &n
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2024-07-08 19:54:38
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