关于矩阵的Tensorflow梯度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Tensorflow中的梯度裁剪

本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。... 的值，若 LNorm 的梯度乘上这个缩放因子。...关于 gradient clipping 的作用可更直观地参考下面的图，没有 gradient clipping 时，若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer

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TensorFlow实现梯度下降

目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结 ---- 一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法...要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。...对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。二、要点借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...五、使用TensorFlow实现一元线性回归第一步：加载数据 # 导入库 import numpy as np import tensorflow as tf print("TensorFlow version...如指定64位，则得到和numpy完全相同的结果 ? ? ? 六、总结使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。

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tensorflow 梯度下降方法小结

最一般的就是梯度下降。...train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(cost) 以下是除梯度下降之外可选的方法： tf.train.AdadeltaOptimizer...Adam优化算法是首选的梯度下降方式，研究证明它可以以最快的速度逃离鞍点(局部最优点)到达全局最优点。...在tensorflow中使用Adam优化算法： cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=hypothesis

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梯度下降与海森矩阵

当海森矩阵condition number很大时，一阶梯度下降收敛很慢，无论是对鞍点还是局部极值点而言都不是个好事。...由于对角化定义在方阵上，不适用于一般矩阵。一般矩阵的“对角化”就是大名鼎鼎的奇异值分解了。...Hessian 矩阵一阶导数衡量梯度，二阶导数衡量曲率（curvature）。当 f''(x)0f(x) 往下弯曲，一个单变量函数的二阶导数如下图所示。...，而是一个由函数构成的矩阵。...一阶梯度下降只考虑一阶梯度，不知道损失函数的曲率是如何变化的，也就是说不知道下一步会不会离开峭壁。解决方法之一是考虑了二阶梯度的牛顿法。

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关于梯度下降法的理解

关于梯度下降法的理解，梯度下降法是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...,y 使函数z=f(x,y)取得最小值的x,y满足∂f(x,y)/∂x=0，∂f(x,y)/∂y=0 但∂f/∂x=0，∂f/∂y=0只是必要条件，且联立方程式不易求解，梯度下降法是一种替代方法梯度下降法不直接求解方程...η(2x,2y) 2、x=1,y=2 3、(Δx,Δy)=-η(2,4) (η为正的微小常数) 梯度下降法及用法 1、从初始位置p0出发，利用公式求出最陡的坡度点p1 2、从p1出发，利用公式进一步求出最陡的坡度点...,,∂f/∂xn)为函数f在点(x1,x2,...xn)处的梯度然后从点(x1,x2,...xn)向(x1+Δx1,x2+Δx2,...xn+Δxn)移动，使函数减少得最快的方向移动以此类推，就能在...,,∂f/∂xn) (Δx1,Δx2,...Δxn)=-η∇f(η为正的微小常数) 另Δx=(Δx1,Δx2,...Δxn) 则Δx=-η∇f 下一篇将通过python实现梯度下降法求值

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tensorflow自定义op：梯度

tensorflow自定义op，梯度 tensorflow 是自动微分的，但是如果你不给它定义微分方程的话，它啥也干不了在使用 tensorflow 的时候，有时不可避免的会需要自定义 op，官方文档对于...1.使用python定义op的梯度第一个例子： from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import...梯度计算函数中的操作依旧是 tensorflow 已有的操作，如果 tensorflow 没有想要的操作，应该怎么办？...op.outputs[j]，可以获取 op 的第 i 个输出。 roi 梯度的核心还是 roi_pool_grad 计算的，这个 op 不是 tensorflow本身自带的，而是后期注册的。...关于多个输出的 op tensorflow 中到底有没有多输出的 op ，这个不太清楚，但是我根据官网的 zero_out 代码写了一個鬼畜的多输出代码，没有任何实用价值，仅供娱乐 #include

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Tensorflow实现部分参数梯度更新

在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。 1....根据Variable scope剔除需要固定参数的变量 image.png 2....一个矩阵中部分行或列参数更新如果一个矩阵，只有部分行或列需要更新参数，其它保持不变，该场景很常见，例如word embedding中，一些预定义的领域相关词保持不变（使用领域相关word embedding

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关于矩阵的理解基础

有向线段的长度表示向量的大小，向量的大小，也就是向量的长度。长度为0的向量叫做零向量，记作长度等于1个单位的向量，叫做单位向量。箭头所指的方向表示向量的方向。...向量的模：向量的大小，也就是向量的长度(或称模)。向量a的模记作|a|。负向量：如果向量AB与向量CD的模相等且方向相反，那么我们把向量AB叫做向量CD的负向量，也称为相反向量。...向量的运算在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，即描述线性代数中线性关系的参数，即矩阵是一个线性变换，可以将一些向量转换为另一些向量。...初等代数中，y=ax表示的是x到y的一种映射关系，其中a是描述这中关系的参数。线性代数中，Y=AX表示的是向量X和Y的一种映射关系，其中A是描述这种关系的参数。...矩阵运算-加减法矩阵运算-数乘矩阵运算-矩阵与向量乘法矩阵运算-矩阵与矩阵乘法矩阵运算-矩阵转置

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关于梯度下降优化算法的概述

（注意这个公式第一个θ是一个下角标，是关于θ的函数的意思）。学习率（步长） η决定了每一步的大小。话句话说，梯度下降算法是沿着目标函数计算得到的下降方向，直到达到一个最低点（局部最小/全局最小）。...如果您还不熟悉梯度下降，您可以在这里找到一个关于优化神经网络的很好的介绍。梯度下降算法下面介绍三种梯度下降算法，他们之间的不同之处在于有多少样本被用于计算目标函数的梯度。...（请参阅这里关于如何正确检查梯度的一些提示）。然后，我们按梯度方向更新我们的参数，学习速率决定了我们每一步执行时更新的程度。...，可以更稳定的收敛；第二在很多现金的深度学习库中经过高度优化过的矩阵计算使小批量梯度下降算法变得更加高效。...然而，我们不计算关于当前参数的梯度而是计算关于参数的大致未来位置的梯度，这样的话能够有效的预测。

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TensorFlow从1到2 - 2 - 消失的梯度

真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程，容易遭遇梯度消失问题（Vanishing Gradient Problem），以及与之成对存在的梯度爆炸问题（Exploding Gradient...这将导致靠前面的神经元层梯度的不稳定——容易过小或者过大，从而产生梯度消失或梯度爆炸。以梯度消失为例。...梯度爆炸梯度爆炸问题，效果与梯度消失恰恰相反——越靠前的隐藏层的梯度越大。一个简单的解释是：训练过程中随着权重w的不断更新，分布不再服从初始化时的N(0, 1)。...总的来说，不管是梯度消失还是梯度爆炸，深度网络中靠近输入层的神经元，其梯度的内在结构“不稳定”是学习困难的根本原因。...ReLU 关于ReLU的与神经科学的关系，有3篇中文文章值得一读：《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on

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tensorflow矩阵运算_二维矩阵求逆

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。线性回归算法能表示为矩阵计算，Ax=b。这里要解决的是用矩阵x来求解系数。 1.导入必要的编程库，初始化计算图，并生成数据。...>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> import tensorflow as tf >>> sess=tf.Session...() >>> x_vals=np.linspace(0,10,100) >>> y_vals=x_vals+np.random.normal(0,1,100) 2.创建后续求逆方法所需的矩阵。...创建A矩阵，其为矩阵x_vals_column和ones_column的合并。然后以矩阵y_vals创建b矩阵。...1,100))) >>> A=np.column_stack((x_vals_column,ones_column)) >>> b=np.transpose(np.matrix(y_vals)) 3.将A和b矩阵转换成张量

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

自动求导、梯度下降学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf....[7, 8]]) print(A.shape) # (2, 2) 形状 print(A.dtype) # 数据类型 print(A.numpy()) # 取出张量的数值矩阵...自动求导、梯度下降 tf.GradientTape() 求导记录器 tf.Variable() 变量的操作可被求导记录器记录，常用于机器学习的参数 tape.gradient(loss, vars)自动计算梯度...， loss 对 vars 的梯度 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 优化器更新参数 import numpy as np # 原始数据 X_raw =...模型参数的梯度 grads = tape.gradient(loss, variables) # 根据梯度更新参数 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars

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关于矩阵的归一化

最近在看Yang大牛稀疏表示论文的代码，发现里面很多的操作的用到了矩阵的列归一化，这里谈一谈列归一化的实现，以及其带来的好处。...矩阵的列归一化，就是将矩阵每一列的值，除以每一列所有元素平方和开根号，这样做的结果就是，矩阵每一列元素的平方和为1了。...假设通过上述归一化处理的样本集合为X，x的没一列的平方和都是1，假设X是25*1000的一个矩阵好了，那么X‘为一个1000*25的矩阵，Yang等人的方法里用到了 A=X’*X。...那么通过上面的那些变化，X的每列元素的平方和都是1，那么A的对角线元素都是1，且A是关于对角线对称的。...那么A就是一个对角线元素全为1的对称矩阵，而实对称矩阵具有如下的性质：这就为之后的处理奠定了基础。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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TensorFlow学习笔记：5、矩阵的简单运算

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Mar 25 15:22:50 2019 @author: hadron """ import tensorflow...as tf # 例1：计算两个矩阵的和 # 定义了两个常量op，m1和m2，均为1*2的矩阵、 m1=tf.constant([3,5]) m2=tf.constant([2,4]) result...返回的值, 'product', 表达了矩阵相乘的结果 product = tf.matmul(matrix1, matrix2) with tf.Session() as sess: result...= sess.run(product) print('矩阵相乘的结果：', result) # ==> [[ 12.]]...runfile('D:/ai/py/tensorflow-matrix.py', wdir='D:/ai/py') [5 9] 矩阵相乘的结果： [[12.]]

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关于神经网络梯度推导

假设可以推导出对误差对权重和偏置的求导现在的问题是如何求输出层的求解隐藏层的求解 ①准备好学习数据。 ②进行权重和偏置的初始设置。...利用4-3节的式(16)计算出隐藏层的神经单元误差δ ⑤根据神经单元误差计算平方误差C的偏导数。...利用④中计算出的神经单元误差δ以及4-2节的式(11) 计算平方误差C关于权重和偏置的偏导数。 ⑥计算出代价函数C和它的梯度?...Cr 将③~⑤的结果对全部数据相加,求出代价函数C和它的梯度?Cr ⑦根据⑥中计算出的梯度更新权重和偏置的值。...利用梯度下降法更新权重和偏置(4-1节式(9)) 8反复进行③~⑦的操作。反复进行③~⑦的计算,直到判定代价函数C的值充分小为止。

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关于矩阵之行列式、方阵、逆矩阵的理解

如果矩阵A中m等于n，称为矩阵A为n阶矩阵（或n阶方阵）从左上到右下的对角线为主对角线，从右上到左下的对角线为次对角线行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det...设A是一个n阶矩阵，若存在另一个n阶矩阵B，使得：AB=BA=E ，则称方阵A可逆，并称方阵B是A的逆矩阵。...如果A不存在逆矩阵，那么A称为奇异矩阵。A的逆矩阵记作A-1。矩阵的逆具有以下性质：如果矩阵A是可逆的，那么矩阵A的逆矩阵是唯一的。...A的逆矩阵的逆矩阵还是A，记作(A-1)-1=A 可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆，并且(AT)-1=(A-1)T 若矩阵A可逆，则矩阵A满足消去律，即AB=AC => B=C 矩阵A可逆的充要条件是行列式...|A|不等于0 逆矩阵求解公式：求解线性方程组一、消元法二、矩阵的初等变换求解

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关于TensorFlow的安装和心得

TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...install --upgrade tensorflow-gpu 随后在cmd处通过import tensorflow，查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本： ?...y）激活TensorFlow >activate tensorflow #对应的退出tensorflow代码为 deactivate tensorflow 安装cpu版本的TensorFlow >

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关于梯度下降算法的的一些总结

正文　　2.1 梯度 2.2 梯度下降算法 2.2.1 批量梯度下降算法 2.2.2 随机梯度下降算法 3.参考文献 1.前言　　这篇随笔,记录的是个人对于梯度算法的些许理解...由于充斥着太多关于梯度算法的各种说明软文,所以呢? 本文是从一个实例出发,来逐步使用各种算法进行求解,并顺便试图将每一种算法,按照自己的理解来阐述一遍....我们说的梯度算法 ,又称最速下降法 ,可以从它的名称中看出来,它就是用来快速寻找下降方向的(在数学上又叫做局部极小值).至于为什么叫做梯度算法, 是因为其中使用到了梯度来计算其下降的方向,首先阐述一下梯度吧...~ 2.1 梯度梯度: 是表示模型或者函数在某个点的位置法向量,所以它的方向表示下降最快或者上升最快也就很好理解了~ , 如果想对梯度定义有更加细致的了解,可以去看看大学微积分相关课程吧我们先通过这样一个简单的平面来对梯度进行说明...(详情可以去查阅梯度的wiki),说完了梯度之后,我们来进一步说一下梯度算法使如何使用到梯度(grad)来进行快速下降或者上升的吧. 2.2 梯度下降算法为了更好的说明梯度下降算法,首先我们来看看下面这个例子吧

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一些关于随机矩阵的算法

来源：PaperWeekly本文约1500字，建议阅读5分钟本文简单介绍有关于 random matrix 的算法。...本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法，真的超级好使，谁用谁知道！... 就被定义为：本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法，真的超级好使，谁用谁知道！...比如说我们需要大概 80G 去存储一个 1w 乘 1w 的矩阵。构造出来的是一个 dense 的矩阵，也就是大多数分量都不是零！...这个方法真的超级快，算一个 2000*2000 矩阵的最大特征值的期望可能不需要两秒吧！

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关于three.js中的矩阵更新

而去掉最后的渲染语句： renderer.render(scene, camera); 之后，打印输出的视图矩阵和模型矩阵如下： ?...可以发现两者的输出结果并不一致，这其实涉及到three.js中矩阵更新的问题。 2....所以除非必要，模型矩阵和视图矩阵可以不用显示更新。而console.log是异步操作，所以会出现打印信息是正常的现象。...如果是单步调式模式，如果不调用updateMatrixWorld()，显示的就会是初始化的矩阵信息。除此之外，Camera的投影矩阵也值得注意。...PerspectiveCamera提供了更新投影矩阵的接口： ?

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