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(8279)
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沙龙
1
回答
Python
3
导数
近似
误差
与
对数
图
、
、
、
、
v=q5pwy1NZqbM),它展示了如何在
对数
图上绘制
导数
近似
误差
图
。我知道最后的图形显示了什么,但我不确定脚本的for循环中发生了什么。f(x))/h return (f(x)-f(x-h))/h return (2*f(x+h)+
3
*
浏览 16
提问于2020-04-17
得票数 0
1
回答
反向传播中的交叉熵、Softmax和
导数
项
、
、
、
、
我目前感兴趣的是在执行BackPropagation分类算法时使用交叉熵
误差
,其中我在输出层中使用了Softmax激活函数。据我所知,你可以去掉
导数
,用交叉熵和Softmax看上去像这样:这与以下方面的均方
误差
不同:所以,只有当输出层使用Softmax激活函数进行交叉熵分类时,才能删除
导数
项吗?例
浏览 9
提问于2014-11-23
得票数 2
回答已采纳
2
回答
带C++的数值
导数
、
、
、
目前给出的选择h0的共同依据是,理论上应该选择尽可能小的,以提高
导数
的精度,但数值上不应该太小,以致于碰到浮点圆周运动,从而破坏了精度。我的问题是:我要逐个查一下吗?通常情况下,可能不可能有一个确切的结果来检查。在这种情况下应该怎么做?
浏览 1
提问于2020-12-20
得票数 1
1
回答
如何在scipy.integrate.simps和numpy.trapz之间做出选择?
、
、
、
我有一组点,当我绘制这些点时,我得到了下面的
图
。我想找一下图下面的区域,但是我不确定scipy.integrate.simps和numpy.trapz哪个更合适。
浏览 12
提问于2017-07-05
得票数 2
回答已采纳
2
回答
图像X轴
导数
中值
、
、
、
、
我使用不同的方法计算衍生产品,例如: 我们希望能解释一下为什么他们的结果略有不同。在计算了这些之后,我开始使用结果来了解它,然后我发现了一些让我困惑的东西:为什么会这样呢?from scipy.signal import convolve2d im = sl.
浏览 25
提问于2020-10-01
得票数 4
回答已采纳
1
回答
从GAM平滑对象确定
导数
、
我希望研究时间序列中“趋势”部分的变化率(一阶
导数
)和加速度(二阶
导数
)以及相关的标准
误差
。AVERAGE ~ s(YEAR), data=DF, na.action=na.omit)我通过两种不同的方法确定
导数
,应用高DoF三次光滑样条,通过第一和第二差分(轻微平滑)和bootstrapping来
近似
误差
,两者都产生可比较的结果。我注意到"gam.fit<e
浏览 2
提问于2013-01-08
得票数 6
1
回答
选择最优样本集来逼近一条具有预定样本数的曲线?
、
、
、
、
该项目
与
RC飞机控制输入装置有关。熟悉这一爱好的人可能也熟悉所谓的“棒展”,这是RC发射机的一个共同特点,即控制棒在中性中心位置附近或多或少敏感,当棍子接近其最小值或最大值时,就会变得越来越敏感。*
3
.
浏览 0
提问于2013-10-23
得票数 2
1
回答
在实际应用中,我应该用什么值来
近似
函数的梯度?
、
、
、
、
对于某些函数f(x),我希望使用以下
近似
找到f'(x)和f''(x):在每个场景中,我应该选择哪些h值?如何
近似
我将发现的双精度
误差
(举个例子)?
浏览 0
提问于2018-05-10
得票数 0
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1
回答
MATLAB中的LogLog
图
(估计PI,
误差
与
N)
、
任务:使用Monte_Carlo方法,计算N=100,200,500,1000,2000,5000,10000,100000的PI
近似
值,并在
对数
图上绘制
近似
值
与
N的
误差
。其中Error=abs(实际值-
近似
值)。另外,使用另外两种无穷级数方法计算PI,并为N=10,20,50,100,200,500,1000,2000,5000,10000计算pi。在同一张图上绘制出所有2个公式和蒙特卡罗方法的
对数
图上的
近似
误差
。for k = 1
浏览 1
提问于2015-05-05
得票数 0
2
回答
python
中的双反
导数
计算
、
、
我使用numpy函数在
python
中定义了一个函数f。该函数是光滑的,并可在正数上可积。我想构造函数的双反
导数
(假设0的值和斜率都是0),这样我就可以在小于100的任何正数上计算它。from scipy.interpolate import UnivariateSpline 函数aaf
近似
为f的双反
导数
。我希望有一些方便的vs变换,允许将值分量
与
xs按比例相乘,然后再进行转换,得到双反
导数
。我玩了一会儿,但我迷路了。 编
浏览 9
提问于2021-12-08
得票数 7
4
回答
Python
-实现了一个数值方程求解器(牛顿-拉夫森)
、
、
我警告你,这可能会让人困惑,我编写的代码更像是一张思维
图
,而不是已完成的代码。我正在努力实现牛顿-拉夫森方法来求解方程.我不知道怎么写这个在
Python
中,从最后的
近似
(xn)中计算下一个
近似
(xn+1)。我必须使用一个循环,以接近真实的答案,当
近似
之间的变化小于变量h时,循环应该终止。 def
导数
(f,x,h):def=(1.0&
浏览 0
提问于2013-12-18
得票数 3
8
回答
在C/C++中实现
导数
、
、
、
、
通常如何以编程方式计算f(x)的
导数
以确保最大精度? 我正在实现方法,它需要取函数的
导数
。
浏览 3
提问于2009-10-13
得票数 24
回答已采纳
1
回答
Matlab -差分逼近中的
误差
、
我们要研究前向差分和中心差分在差分
近似
中的
误差
,列出h=[1.E-
3
1.E-4 1.E-5 1.E-6 1.E-7 1.E-8 1.E-9 1.E-10 1.E-11 1.E-12 1.E-13]的
误差
,并绘制
对数
图
。
浏览 4
提问于2011-09-08
得票数 0
回答已采纳
3
回答
tensorflow使用自动渐变还是符号渐变?
、
对于tensorflow是使用自动区分还是符号区分,我还没有找到明确的说法。
浏览 2
提问于2016-04-02
得票数 34
1
回答
元素符号数上的渐近符号和
、
、
、
示例(琐碎的最小二乘
近似
): error(m, a) = sum((m * x[i] + a - y[i]) ** 2, start_i=0, end_i=N) 现在,搜索
导数
'd/dm
误差
(m,a)‘和'd/da
误差
(m,a)’中的零跃迁,得到最小距离。
浏览 3
提问于2017-09-29
得票数 8
回答已采纳
1
回答
用MATLAB数值计算复值函数的
导数
、
、
、
我想用MATLAB数值计算复值函数(全纯函数)的
导数
.
导数
应由: f‘= du/dx +i dv/dx = dv/dy -i du/dy给出。衍生产品应由以下机构提供: f1 = diff(real(z),1,2)/stepx +1i* diff(imag(z),1,2)
浏览 3
提问于2015-09-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在Simulink中制作线性传递函数?
、
、
、
基本上,我需要在Simulink中创建k*(T*s+1)传递函数块。在Matlab中,这很简单,我只需将分母设为小于分子,一切都很好。但是当我试图用Simulink的块做同样的事情时,它给了我一个错误。[命名符不能低于分子。你怎么看?
浏览 4
提问于2013-05-31
得票数 0
1
回答
haskell中
导数
逼近时的困惑行为
、
1.0,1.0000004999621837,1.000088900582341,-222.0446049250313,4.440892098500626e8]对e^x|x=0的第n阶
导数
的逼近是:在设定的条件下,第一和第二
导数
是完全合理的
近似
,但突然间,func在0上的第三阶
导数
是…-222.0446049250313!!?
浏览 1
提问于2020-11-05
得票数 3
回答已采纳
3
回答
反向传播和反模式自差有什么区别?
、
、
、
通过这个,我熟悉以下内容: 反向传播
与
反向模式自定义有何不同?
浏览 3
提问于2018-04-19
得票数 15
回答已采纳
2
回答
反向传播
与
反向模式自定义有何不同?
、
、
、
通过这个书,我熟悉以下内容:反向传播
与
反向模式自定义有何不同?
浏览 0
提问于2018-04-19
得票数 0
回答已采纳
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