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(1134)
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沙龙
1
回答
牛顿迭代法在Dymola中应用的详细过程
、
-05 [sum=0]
Jacobian
[sum=0]
Jacobian
element-07 [sum=0]
Jacobian
element(6 nTUWaterHeating1.
浏览 33
提问于2019-12-12
得票数 2
2
回答
将数据透视到一个级别/重命名df.pivot()输出列
、
、
、
、
(label_id)具有体积、平均值和标准差雅可比值:0 100007_t0 Rigid 0 10100000.0 1.11假设来自df_res的每个df_res都有自己的{label_id}_volume_(mm^3)、{label_id}_mean_
jacobian
和{label_
浏览 7
提问于2022-11-08
得票数 2
1
回答
pydrake.forwarddiff.
jacobian
的参数格式?
、
、
#print
jacobian
(f,np.array[0.])in ()51 #print
jacobian
(f,np.array[0.])(f,x) # accepted print
ja
浏览 39
提问于2019-12-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用tf.GradientTape的对数相对于图像的雅可比矩阵
、
、
、
、
我试图找到关于输入的logits的雅可比矩阵,但我确实得到了None,但我不知道为什么。 假设我有一个模型,我训练它并保存它。 import tensorflow as tftf.keras.backend.set_floatx('float64') import matplotlib.pyplot as plt (x_tr
浏览 21
提问于2020-04-08
得票数 0
2
回答
在keras分类器中计算梯度w.r.t类
、
、
、
、
我正在努力在keras (tf后端)的ANN分类器的输出层中计算梯度w.r.t类。以下是模型的架构: Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), Dense(10, activation='softmax'),下面是我计算梯度的方法:listOfVariableTensors = model.trainable_w
浏览 24
提问于2020-02-08
得票数 0
1
回答
matlab中的函数处理错误
、
我想调用函数句柄model_
jacobian
,但是我得到了“使用==>时出错的参数维度不一致”。当我选择在
jacobian
中同时保留a和d的函数时,一切都很好。syms a d x; model_
jacobian
= matlabFunction(
jacobian
(syms_function, [a d]), 'vars', {[a d], x})
浏览 1
提问于2012-09-03
得票数 4
2
回答
Tensorflow梯度导致压缩自编码代价不收敛
、
、
、
要构造一个压缩式自动编码器,可以使用具有成本函数的普通自动编码器。 为了用MNIST数据集实现这一点,我使用tensorflow as定义了成本函数 grad = tf.gradients(ys=X_prime, xs=X) return cost 并利用AdamOptimizer进行反向繁殖。然而,成本并不低于0.067,这是很奇怪的。我对成本函数的执行是否不正
浏览 3
提问于2017-11-30
得票数 0
1
回答
计算由scipy的Delaunay函数生成的四面体网格的雅可比
、
、
我正在尝试使用scipy的函数Delaynay来生成一个四面体网格。从here提供的源代码中,我做了如下工作: import mathimport numpy as npheight = 2.0width = 2.0 random.seed(1234) h
浏览 42
提问于2021-01-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Python中softmax函数的导数
、
、
下面是神经网络的softmax激活函数。这个函数的导数是什么? e = np.exp(z)
浏览 0
提问于2019-03-04
得票数 2
3
回答
LSTM模型- Python中
Jacobian
的梯度带
、
、
、
、
我正在构建一个序列到一个模型预测使用LSTM。我的数据有4个输入变量和1个需要预测的输出变量。数据是时间序列数据。数据的总长度为38265 (总时间步骤数)。总数据位于大小为38265 *5的数据帧中。model = Sequential() (train_in.shape[1],5))) model.add
浏览 1
提问于2021-02-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
一种计算阵列求和雅可比的简洁方法
、
、
、
我在R中做了一些优化,在这方面,我需要编写一个返回
jacobian
的函数。这是一个非常简单的
jacobian
--只是0和1 --但是我想快速、干净地填充它。我的当前代码工作正常,但非常草率。= 0, arr.ind=FALSE)
jacobian
[
jacobian
_row_idxstopifnot(sum(
jacobian
) == length(prob_vector))
浏览 1
提问于2016-03-04
得票数 3
回答已采纳
2
回答
将渐近矩阵写入python文件
、
然后,它将列表转换为渐近矩阵,并计算雅可比矩阵jacobi = eq.
jacobian
([a, b, c, d])variable_list = [a, b, c, d] ' &qu
浏览 2
提问于2016-05-27
得票数 1
1
回答
在形成时具有不可理解的静态参数的问题
、
、
我有一个向量-
jacobian
积,我想计算。def func(variational_params, e, A, B):
jacobian
_func =
jacobian
(func_jitted, argnums=0, has_aux=True)
jacobian
_jitted = jit(
jacobian
_func, static
浏览 8
提问于2022-10-14
得票数 1
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1
回答
减少字符数据转换为数值数据的时间
、
由符号
Jacobian
对数值
Jacobian
的计算如下: matrix_
jacobian
_analitic_view=matrix_
jacobian
.subs(value_vector_var) .
浏览 6
提问于2022-06-01
得票数 0
1
回答
求函数的符号Hessian矩阵
、
、
、
、
以下是我的第一次尝试,它与正确的语法相去甚远:f=x+yf_hessian =
jacobian
(f_
jacobian
浏览 3
提问于2015-09-11
得票数 1
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1
回答
使用torch.autograd.functional的
jacobian
的难点
、
我正在解PDE,所以我需要关于变量的残差的
jacobian
矩阵。这是我的密码from torch.autograd.functional import
jacobian
print('Check
Jacobian
\n',
jacobi
浏览 7
提问于2022-07-04
得票数 0
3
回答
找不到就地运算:梯度计算所需的一个变量已被就地运算修改
、
output_reg = self.model.forward(inputs_reg)
jacobian
_listif inputs_reg.is_cuda:
jacobian
_list=
jacobian
.cuda()
浏览 1
提问于2018-12-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Python: Scipy.optimize Levenberg-marquardt方法
、
、
、
我有一个关于如何在Python中使用Levenberg-Marquardt优化方法的问题。在SCIPY库中有很多。# Nelder-Meadres0_10 = optimize.basinhopping(f0_10, x0,
浏览 2
提问于2016-09-06
得票数 1
1
回答
Tensorflow中向量的
Jacobian
、
我认为这个问题从来没有得到正确的回答--参见或),所以我会再试一次: y = tf.Variable(4.0) print(
jacobian
)[<tf.Tensor: shape=(2,)
浏览 6
提问于2022-11-11
得票数 0
1
回答
神经网络的梯度只有一维
、
我有一个带有shape [None, 100]的输入tf_x和shape [None,2]的输出tf_y的神经网络。我想计算tf_y相对于tf_x的梯度。tf.gradients(tf_y,tf_x)
浏览 8
提问于2020-05-26
得票数 0
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