理解三维张量- TensorFlow2的L2范数输出 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Tensorflow2实现像素归一化与频谱归一化

如果张量是大小为(N, H, W, C)的批RGB图像，则像素归一化后任何像素的RGB矢量的大小将均为1。...我们将使用一个简单的示例来理解这些术语。...以下是执行频谱归一化的步骤：卷积层中的权重是一个4维张量，因此第一步是将其重塑为2D矩阵，在这里我们保留权重的最后一个维度。重塑后，权重的形状为(H×W, C)。...b) 用其 L 2 L_2 L2范数归一化 v v v，即 v = v / ∣ ∣ v ∣ ∣ 2 v = v/||v||_2 v=v/∣∣v∣∣2。...d) 用 L 2 L_2 L2范数归一化 u u u，即 u = u / ∣ ∣ u ∣ ∣ 2 u = u/||u||_2 u=u/∣∣u∣∣2。

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暑期追剧学AI (三) | 10分钟搞定机器学习数学思维：向量和它的朋友们

在机器学习中你会经常看到这个词，这也是我们需要理解的最重要概念之一。常用向量相关概念机器学习很大一部分是在寻求一种合适的方法，将数据集以编程的形式表现出来。...假设你是特斯拉的一位经理，你拿到了一些测量数据，这些数据来自于上周生产的所有车辆。每种车有三项测量数据，这些数据表示其长宽高，因此每一辆给定的汽车在三维坐标系中都可以表示成一个点。...三维坐标系中每一个维度的数值，都与我们测量到的特征值一一对应。同理，这也适用于具有300个特征值的数据点，300维空间内，尽管这不像三维尺度那样容易理解，不过机器可以很好地处理这一多维问题。...但这并不是定义长度的唯一方法，还有其他的，你会看到术语和L2范数,广泛地在机器学习中被使用，L2范数是欧氏范数、L1范数又称曼哈顿距离。...最后一分钟得出的亚军是Hamad Shaikh。非常热爱你如此细致的笔记本！本周的挑战是——线性回归模型上实现L1和L2正则化。

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【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解） | 技术创作特训营第一期

activity_regularizer: 输出的正则化器，可以使用 L1、L2 等正则化方式。kernel_constraint: 卷积核的约束，可以使用非负值约束、最大范数约束等。...该层的输出是一个三维张量，形状为 (batch_size, new_steps, filters)，其中 new_steps 是经过卷积和补齐后的时间步数，与原来的时间步数有关。...卷积层的输出也是一个张量，其形状取决于卷积层的参数设置。...在进行卷积运算时，输入数据中的每个时刻都会和6个不同的卷积核进行卷积操作，得到6个卷积后的输出结果，这些结果将被连接成一个更高维的输出张量。...三维卷积的输入形状为五维张量(batch_size, frames, height, width, channels)，batch_size为批处理数据的大小，frams可以理解为视频中的帧数，其中每一帧为一幅图像

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【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

向量运算【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul...[11, 12]]) # shape: (3, 2) tensor3 = torch.cat([tensor1, tensor1], dim=1) # 通过 unsqueeze 添加新的维度来复制成三维张量...卷积参数：步长：卷积时的步长参数需要考虑输入张量的大小；填充：填充参数可以用来控制卷积操作的输出尺寸，用于保持输入和输出的尺寸一致。

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图解AI数学基础 | 线性代数与矩阵论

用五阶张量（样本，帧速，高度，宽度，通道）表示视频。 AI中的应用：张量是深度学习中一个非常重要的概念，大部分的数据和权重都是以张量的形态存储的，后续的所有运算和优化算法也都是基于张量进行的。...5.范数（Norm）范数是一种强化了的距离概念；简单来说，可以把『范数』理解为『距离』。...}+\cdots+\left|x_{n}\right|^{2}\right)^{1 / 2} \mathrm{p} =2时，就是L2范数，是\boldsymbol{x}向量各个元素平方和的开方。...L2范数是我们最常用的范数，欧氏距离就是一种L2范数。 AI中的应用：在机器学习中，L1范数和L2范数很常见，比如『评估准则的计算』、『损失函数中用于限制模型复杂度的正则化项』等。...6.特征分解（Eigen-decomposition）将数学对象分解成多个组成部分，可以找到他们的一些属性，或者能更高地理解他们。

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tf.nn

compute_accidental_hits(): 计算与true_classes匹配的sampled_candidate中的位置id。conv1d(): 计算给定三维输入和滤波张量的一维卷积。...conv2d_transpose(): conv2d的转置。conv3d(): 计算给定5-D输入和滤波张量的三维卷积。...conv3d_backprop_filter(): 计算三维卷积相对于滤波器的梯度。conv3d_backprop_filter_v2(): 计算三维卷积相对于滤波器的梯度。...l2_loss(): L2 Loss.l2_normalize(): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。...警告:此op期望未缩放的日志，因为为了提高效率，它在内部对日志执行softmax。不要用softmax的输出调用这个op，因为它会产生不正确的结果。

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一文详解三维重建之定位定姿算法

Slam 与sfm的区别在于，大多数slam系统是需要提前标定相机，而sfm 则不需要提前标定(通常所说的三维重建和slam的区别，严格意义上应该是sfm 和slam的区别)。 ?...Rotation averaging 观测值：一组相机pose的相对rotation 目标：计算相机的绝对旋转优化：L2范数，采用L2范数的原因有两个：1）估计一个好的旋转初始值 2）收敛快理论基础...translation averaging 观测值:同rotation averaging 一样，观测值是两一组pose之间的相对translation 目标：计算相机的绝对旋转优化：L1范数，原因是...L1 范数对噪声鲁邦理论基础： ?...global sfm 是属于三焦张量问题，即是至少tack 3帧才能进行运算。

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

正确理解深度学习所需的数学知识；学习一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据；能够完成各种数据操作，存储和操作数据； PyTorch基础，完成《动⼿学深度学习》预备知识2.1-2.5节的课后练习...： X>Y 输出结果： 2.用其他形状（例如三维张量）替换广播机制中按元素操作的两个张量。...： 7.考虑一个具有形状((2,3,4))的张量，在轴0、1、2上的求和输出是什么形状?...并且我对以下内容有了更深刻的理解： 1.张量（n维数组）是深度学习存储和操作数据的主要接口。它提供了广泛的功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片，还可以实现内存节省和转换其他Python对象。...9.在深度学习中，常常使用范数，如L1范数、L2范数和Frobenius范数。 10.微分和积分是微积分的两个分支，其中微分在深度学习的优化问题中得到了广泛应用。

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三维重建的定位定姿算法

Slam 与sfm的区别在于，大多数slam系统是需要提前标定相机，而sfm 则不需要提前标定(通常所说的三维重建和slam的区别，严格意义上应该是sfm 和slam的区别)。...Rotation averaging 观测值：一组相机pose的相对rotation 目标：计算相机的绝对旋转优化：L2范数，采用L2范数的原因有两个：1）估计一个好的旋转初始值 2）收敛快理论基础...： translation averaging 观测值:同rotation averaging 一样，观测值是两一组pose之间的相对translation 目标：计算相机的绝对旋转优化：L1范数，原因是...L1 范数对噪声鲁邦理论基础 Translation averaging 在global sfm 中计算困难，原因如下： 1、两视图之间的运动不能恢复尺度(tvec 是从本质矩阵中恢复出来的，但是本质矩阵的秩是...5，不包含尺度，所以global sfm 是属于三焦张量问题，即是至少tack 3帧才能进行运算。

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【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量形状操作

向量运算【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...(0) # 去除第0维度的大小为1的维度 print(squeeze_x) 输出： tensor([1, 2, 3]) b....) # 将张量变形为3行2列的形状 y = x.view(3, 2) print(y) 输出: torch.Size([2, 3]) tensor([[1, 2], [3, 4...permute import torch # 创建一个三维张量 x = torch.randn(2, 3, 4) # 按照指定顺序重新排列维度 y = x.permute(2, 0, 1) print

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TF-char5-TF2高级操作

char5-TF高阶操作第五章主要是介绍了TensorFlow2的几个高阶操作，包含：合并与分割数据统计张量比较填充与复制数据限幅张量的高级操作数据加载及预处理 ?...，新维度的位置是任意的可以同时堆叠多个张量进行堆叠的张量维度必须一致 axis的用法和tf.expand_dims中相同： axis \geq 0 表示当前维度之前插入 axis < 0 ?...Vector norm 通过函数tf.norm(x, ord) x：表示张量 norm：指定范数类型常见的3种范数有：范数：所有元素绝对值之和 ||x||1=\sum{i=1}|x_i| L_2...范数：所有元素的平方和，再开根号 ||x||_2=\sqrt{\sum_i|x_i|^2} 无穷范数：所有元素绝对值的最大值 ||x||_\infin = max_i(|x_i|) import numpy...(out, axis=1) # 输出转换为概率 pred = tf.argmax(out, axis=1) # 选取预测值 y = tf.random.uniform([100],dtype=tf.int64

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深度学习｜Tensorflow2.0进阶

]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。...向量范数向量范数是表征向量“长度”的一种度量方法，它可以推广到张量上，在神经网络中我们通常用来表示张量的权值大小，梯度大小等，常用的向量范数有： L1范数：向量x的所有元素绝对值之和。...L2范数：向量x的所有元素的平方和开根号。 ∞-范数：向量x的所有元素绝对值的最大值。...我们可以使用tf.norm(x,ord)求解张量的范数： x：要求解的张量 ord：范数选择（1、2代表L1、L2，np.inf代表∞）代码实现方式如下： x = tf.ones([2, 2]) #...计算L1范数 tf.norm(x, ord=1) # 计算L2范数 tf.norm(x, ord=2) # 计算∞范数 tf.norm(x, ord=np.inf) # 1.0 其他的数据统计我们可以使用

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深度学习基础：2.最小二乘法

., 1.]]) w = torch.mm(torch.mm(torch.inverse(torch.mm(X.t(),X)),X.t()),y) 这里直接套用上面推导出来的公式 w tensor([[...[1.0000]]), QR=tensor([[-3.1623, -1.2649], [ 0.7208, -0.6325]])) 对于lstsq函数来说，第一个参数是因变量张量...，第二个参数是自变量张量，并且同时返回结果还包括QR矩阵分解的结果。...补充知识点：范数的计算求解L2范数： # 默认情况，求解L2范数，个元素的平方和开平方 torch.linalg.norm(t) 求解L1范数： # 输入参数，求解L1范数，个元素的绝对值之和 torch.linalg.norm

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深度学习笔记基础数学知识

交叉熵一、线性代数深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题 1....范数范数是一种距离的表示，或者说向量的长度。常见的范数有： L0 范数、L1 范数和 L2 范数 ? L0 范数指这个向量中非 0 元素的个数。...除了 L0、L1，还有一个更为常用的范数 L2，也有叫它 “岭回归” 和 “权值衰减” 的。我们首先来看它的定义：L2 范数是向量中所有元素的平方和的平方根。其公式如下： ?...和 L0 和 L1 不一样，L2 不会让元素等于 0。由此，L1 和 L2 范数的区别就很显然了。...如果我们把坐标系从二维变成三维，甚至更多维时，偏导数就好理解了：它实际上是函数在不同方向（坐标轴）上的变化率。

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Caffe源码理解1：Blob存储结构与设计

GPU间的数据同步在逻辑上，Blob是个\(N_d\)维张量。...，每个卷积是三维的即\(C*H*W\)。..._; // shape，data和diff相同 int count_; // 张量中的元素数量，比如 N*C*H*W int capacity_; // 容量，当前分配内存的大小，当reshape时，可能需要扩容...理解了上图，再理解多维Blob的拼接、裁剪等操作就很容易了。...，\(data = data - diff\) Blob运算函数，用于切片统计、求L1范数、L2范数、数乘等辅助函数，proto导入导出等下面重点介绍其中主要的成员函数。

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Deep learning基于theano的keras学习笔记（3）-网络层

如果一张特征图的相邻像素之间有很强的相关性（通常发生在低层的卷积层中），那么普通的dropout无法正则化其输出，否则就会导致明显的学习率下降。...(n) 1.9 Merge层 Merge层根据给定的模式，将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量 keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode...，但会基于其激活值更新损失函数值 keras.layers.core.ActivityRegularization(l1=0.0, l2=0.0) #l1：1范数正则因子（正浮点数）；l2：2范数正则因子...) #考虑输入数据x是一个形如(samples,timesteps,features)的张量，现将其送入LSTM层。...W_constraint=None, b_constraint=None, bias=True) 2.7 Convolution3D层三维卷积对三维的输入进行滑动窗卷积

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史上最全面的正则化技术总结与分析！

，然后针对L1和L2范数正则从4个方面深入理解，最后对常用的典型算法应用进行了分析和总结，后续文章将分析深度学习中的正则化技术。...PART 04 深度理解为了更好的理解正则化技术原理，下面从4个方面进行深度分析，希望对大家理解有帮助。简单数值假设分析法此处以L2范数讲解，下面的各图形来自吴恩达的机器学习课程。 ?...图4 不同参数下的曲线拟合结果 ? 图形分析法此处采用L1和L2范数讲解： (1) L2范数正则 ? ? (2) L1范数正则 ? 公式推导分析法 ?...针对L1和L2范数还有结论：L2范数相当于给模型参数设置一个协方差为1/alpha的零均值高斯先验分布，L1范数相当于给模型参数设置一个参数为1/alpha的拉普拉斯先验分布。...(8) L0和L1正则可以得到稀疏解，而L2不能，并且参数优化速度L1快于L2，但是L2更容易理解，计算更方便。

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机器学习中如何解决过拟合

机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。...这说是这么说，W的L1范数是绝对值，|w|在w=0处是不可微，但这还是不够直观。这里因为我们需要和L2范数进行对比分析。所以关于L1范数的直观理解，请待会看看第二节。...个人理解一是因为L0范数很难优化求解（NP难问题），二是L1范数是L0范数的最优凸近似，而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。 ?...02 L2范数除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2。...注意到在角的位置就会产生稀疏性，例如图中的相交点就有w1=0，而更高维的时候（想象一下三维的L1-ball 是什么样的？）

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 3

https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117755839 TensorFlow2 基本操作3 合并与分割 tf.concat tf.concat...] [0. 0. 0. 1. 1. 1.]], shape=(5, 6), dtype=float32) tf.stack rf.stack可以创建一个新的维度来合并两个张量....[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]], dtype=float32)>] 数据统计 tf.norm tf.norm可以帮助我们计算向量, 矩阵, 张量的范数...格式: tf.norm( tensor, ord='euclidean', axis=None, keepdims=None, name=None ) 参数: tensor: 输入的张量-...ord: 范数的顺序- axis: 操作的维度- keep_dims: 如果为 True, 则 axis 中指定的轴将保持为大小 1- name: 数据名称例子: a = tf.fill([2, 2

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笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）

———————————————————————————————————————————— 四、L1（Lasso）、L2（岭回归）范数 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。...我们让L2范数的规则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于0，但与L1范数不同，它不会让它等于0，而是接近于0。 L2的作用=参数变小=模型变简单≈模型参数信息变少。...L2的作用： 1、L2范数不但可以防止过拟合，还可以让我们的优化求解变得稳定和快速。 2、优化计算的角度。L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题。...的，它的输出结果就不要太相信了。）...注意到在角的位置就会产生稀疏性，例如图中的相交点就有w1=0，而更高维的时候（想象一下三维的L1-ball 是什么样的？）

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