这是我用来计算图像导数的函数。请帮助我理解这个代码,因为我是这个领域的新手。如果有人能给我一些链接来理解这个概念,我将是伟大的。我有点怀疑-
我们为什么在这里使用ndgrid?这里的方向是'x','y','xx',('xy','yx'),'yy‘?这个高斯公式是如何并且为什么会根据方向变化的呢?我们为什么要在最后使用嵌入滤波器?
function D =calc_image_derivatives(I,sigma,direction)
[x,y]=ndgrid(floor(-3*sigma):cei
我正在学习如何打破线性分类器,但我有困难理解tf.gradients。
该项目的目的是获取一个模型,并在mnist数据集上对其进行培训。一旦它被训练,我就拍一张图像,稍微改变一下,然后反馈给模型。然而,当我反馈它时,预测应该是不同的。例如,如果我有一个2的图像,我想让模型预测一个6,我会稍微修改图像,这样图像看起来仍然是2,但是模型会认为它是6。
这是一个简单的等式。我们取损失函数的导数,并取其符号,并将其应用于图像乘以一些epsilon值。例如,方程式是这样的.
new image = image + (epsilon * sign of derivative of loss functio
我当时正在读,讨论对我来说很有意义:当所有权重初始化为零时,梯度下降无法判断错误来自何处,因此无法更新这些权重。
我不明白的是,为什么我不能从经验上看到这一点。我正在运行以下代码():
w = tf.Variable(tf.zeros([2,1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 2])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1])
pred = tf.sigmoid(tf.matmul(x, w) + b)
loss = tf.redu
我试图从零开始实现梯度下降算法,并在波士顿数据集上使用它。以下是我到目前为止所拥有的:
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
dataset = lo
代码:
a = T.vector()
b = T.vector()
loss = T.sum(a-b)
dy = T.grad(loss, a)
d2y = T.grad(loss, dy)
f = theano.function([a,b], y)
print f([.5,.5,.5], [1,0,1])
产出:
theano.gradient.DisconnectedInputError: grad method was asked to compute
the gradientwith respect to a variable that is not part of the
co
我想要生成一个2D纹理,首先生成一些2D频域系数,然后使用ifft生成纹理。为了计算法线映射,我想取这个二维函数的导数。我只想知道以下内容是否正确:
in 1D I would just do a loop for (k = 0; k < N, k++) coefficients[k] *= i * k; where i is sqrt(-1)
in 2D I should do this? for (m=0;m<N;m++) for (n=0;n<N;n++) coefficients[m,n] *= (i*m)*(i*n) -> -m*n;
如果这个问题是显而易见的或微不足道的,我很抱歉。我对pytorch非常陌生,我正在尝试理解py手电筒中的autograd.grad函数。我有一个神经网络G,它接收输入(x,t)和输出(u,v)。下面是G的代码:
class GeneratorNet(torch.nn.Module):
"""
A three hidden-layer generative neural network
"""
def __init__(self):
super(GeneratorNet, self).__init_
对于前馈网络或RNN,理论上我们应该检查输出梯度随时间变化的权重,以检查它是否消失为零。在下面的代码中,我不确定是否应该将输入'xtr‘输入到定义在权重上的后端函数中。
weights_vars= model.layers[1].trainable_weights # weights on 2nd hidden layer
sess= k.get_session()
# Obtain the actual gradients:
grad_fun= k.gradients(model.output, weights_vars[0]) # [0] for weight, [1] for
问题
我试图构建一个简单的梯度下降算法,并将其绘制在热图上。
我认为有更好的方法来做到这一点,但我必须使用这种方法。
我的教授和我有非常相似的代码,但我们不明白为什么我的行为不同。一旦到达最低点,它就应该转到最低点。它对我的教授有用,但我的又回来了,停在了不知道的地方,原因是我们弄不清楚。
让我精确地说,它不会停止,因为迭代的次数(作为函数的一个参数传递)达到了,但是梯度向量在一个随机的地方变得非常小,因为它应该发生在最低点。
这是我的代码:
from math import cos, sin, exp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot a
我用Dymola建立了一个简单的模型,但是我对der()运算符感到困惑,为什么der()运算符只适用于时间变量?如果我想对其他变量使用导数呢?
在下面的代码中,如果我想计算dy/dx(y到x的导数),我应该怎么做?
model A
Real x, y, z;
equation
x=10;
y=sin(x);
z=der(y);
end A;
我看过很多相关的博主,他们解释了如何产生边际效应,但不知怎么的,他们中的大多数人并没有以交互效应为样本。
当我用Stata来做它的时候,边缘效应很容易计算,但是R似乎以另一种方式出现,并且显示了不同的结果。
我想知道如何用适当的相互作用计算适当的边际效应,
为什么函数margins()不显示交互因子?
如果我用手工coef(glm)*mean(dlogis(predict(glm, type = "link")),na.rm=T)计算它,它看起来更接近Stata结果,而不是使用函数margins()。
更重要的是,我如何手工计算standard error of m