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沙龙
1
回答
jax
中
的
高阶
多元
导数
python
、
jax
我对如何在
jax
中计算
高阶
多元
导数
感到困惑。我一直在试验
jax
.jvp和
jax
.partial,但没有取得任何成功。
浏览 37
提问于2020-12-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
高阶
多元
导数
python
、
numpy
、
scipy
、
scientific-computing
中
是否有一种计算
高阶
多元
导数
(使用有限差分而不是符号计算)
的
打包方法?= -cos(x)*1从R^2到R,例如默认库中有许多有限差分工具(关于“一种方法”):然而,它们都不能同时处理
多元
函数和
高阶
导数
(还有,但它似乎还不足以满足我
的
需要。作者没有回答我
的
问题。) 自己写工具很容易。然而,它似乎令人惊讶地难以做到这样好,即,以准确和
浏览 0
提问于2019-07-15
得票数 2
1
回答
如何从
Jax
中
的
联合累积密度函数计算联合概率密度函数?
python
、
probability-density
、
probability-distribution
、
automatic-differentiation
、
jax
我在python
中
定义了一个联合累积密度函数,它是
jax
数组
的
函数,并返回一个值。类似于: ...要有梯度,我知道我可以做grad(cumulative),但这只是给了我累积
的
一阶偏
导数
,相对于输入变量。相反,我要做
的
是计算,假设F是我
的
函数,并且是联合概率密度函数:部分推导
的
顺序并不重要。如何在
Jax
中有
浏览 6
提问于2021-11-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么在python
中
不在函数内部使用变量值
python
、
function
为什么下面的函数不接受函数体
中
定义
的
内部h值,并给出奇怪
的
结果(任意h值)?
浏览 15
提问于2021-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否有方法计算片段着色器
中
某物
的
dFdx(dFdx())?
glsl
、
shader
、
fragment-shader
、
threejs-editor
因此,我已经知道,指出,“包含
高阶
导数
的
表达式,如dFdx(dFdx(n)),以及dFdx(dFdy(N))等混合阶
导数
都有未定义
的
结果。”如果这些表达式是未定义
的
,是否有可能在片段着色器
中
得到某种表达式
的
高阶
导数
? 我听说dFdx从相邻
的
片段
中
获取信息,并发现相邻片段
的
值与该片段
的
值之间
的
差异。也许有一种方法可以手动从相邻<e
浏览 7
提问于2022-04-01
得票数 0
1
回答
亚麻神经网络输入输出wrt
的
Hessian向量乘积
的
计算
jax
、
hessian
、
automatic-differentiation
、
flax
我试图得到输出w.r.t
的
二阶
导数
,这是用亚麻建立
的
神经网络
的
输入。该网络
的
结构如下:import
jax
import flax.linen as nnX = jnp.ones((32, 3))我可以通过在grad上使用vmap得到单个
导数
: @j
浏览 16
提问于2022-06-02
得票数 2
1
回答
为什么三次样条
的
二阶
导数
看起来这么参差不齐?
python
、
scipy
、
cubic-spline
我需要使用三次样条(我主要对
高阶
导数
感兴趣),我在scipy (第一个具有sin函数
的
示例)中找到了这个示例。它们有这一行:plt.plot(xs, cs(xs, 2), label="S''"),我假设它绘制
的
是二阶
导数
。但是sin
的
二阶
导数
是-sin,而他们
的
函数看起来完全是-sin。这里我漏掉了什么?我如何才能得到二阶
导数
呢?谢谢!
浏览 10
提问于2019-11-17
得票数 1
1
回答
从Maple表达式
中
删除
高阶
导数
maple
在一个枫树表达式
中
,是否有一种简单
的
方法来保持(偏
导数
)达到某种顺序?例如,假设我将f'
的
完整表达式是如果我只保留一阶
导数
的
条件 f'=g
浏览 0
提问于2017-03-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
函数微分
中
的
JAX
问题
python
、
numpy
、
montecarlo
、
jax
我正在尝试对调用执行Montecarlo模拟,在调用之后,用Python对基础资产进行一阶
导数
计算,但它仍然不起作用。from
jax
import randomimport
jax
.numpy as jnp S =模拟包含所有基础
的
矩阵;对于每一行,我用"xi
浏览 12
提问于2021-08-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
TensorFlow:计算海森矩阵(和
高阶
导数
)
python
、
matrix
、
tensorflow
我希望能够计算损失函数
的
高阶
导数
。至少我希望能够计算Hessian矩阵。目前,我正在计算Hessian
的
数值近似值,但这更昂贵,更重要
的
是,据我所知,如果矩阵是病态
的
(具有非常大
的
条件数),则不准确。有没有人知道在TensorFlow中计算
高阶
导数
(象征性
的
)
的
最新进展或方法?
浏览 2
提问于2016-02-08
得票数 4
回答已采纳
1
回答
具有外部非线性函数
的
神经网络
的
输出
machine-learning
、
neural-network
我有兴趣在一种可能不寻常
的
环境下尝试NN。 这是NN可能有用
的
事情吗?
浏览 3
提问于2014-01-02
得票数 3
1
回答
Matlab求值和操作函数
matlab
我想要取
高阶
导数
,并对每个
导数
求值。即:我可以写一个函数来输出
导数
,但我不知道如何取它们并计算出一个特定
的
数字
浏览 0
提问于2012-01-21
得票数 0
2
回答
利用Cauchy (CIF)
的
数值微分
python-3.x
、
numpy
、
math
、
differentiation
考虑到函数
的
数学
导数
的
正常定义对
高阶
导数
要求很高
的
精度,我决定用代替。通过一些工作,我成功地重新排列了公式,就像您在这张图片上看到
的
:。这为我提供了比传统
的
导数
定义更精确
的
高阶
导数
的
结果。下面是我目前用来区分某个点上
的
函数
的
函数: riemann
浏览 7
提问于2017-07-04
得票数 2
2
回答
pytorch
中
的
高阶
梯度
python
、
pytorch
、
gradient
、
autograd
我在pytorch
中
实现了下面的Jacobian函数。除非我弄错了,否则它会计算任何张量
的
Jacobian。fj = torch.cat(fs, dim=0) return fjop = torch.ger(s, s)不幸
的
是,这成功地让我得到了没有更
高阶
导数
的</
浏览 2
提问于2018-05-14
得票数 12
1
回答
以同情
的
方式遍历表达式
的
AST
sympy
、
abstract-syntax-tree
我用渐近法计算一个复杂函数表达式
的
高阶
导数
。我想遍历表达式
的
AST,例如首先遍历节点深度。我该怎么做?
浏览 0
提问于2020-01-20
得票数 3
回答已采纳
3
回答
高阶
函数
的
导数
language-agnostic
、
programming-languages
、
automatic-differentiation
这是在
的
上下文中-这样
的
系统会对map或filter这样
的
函数做什么-甚至是
中
的
一个def func(x):它
的
衍生物是什么?
浏览 2
提问于2008-11-26
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何为Gekko Python提供目标函数
的
一阶和二阶
导数
?
optimization
、
least-squares
、
derivative
、
gekko
我正在尝试最小化函数与数据点在不同时间点上
的
差异。因此,目标函数是模型(我
的
函数)和数据点在不同时间
的
差值
的
平方和。 我
的
模型有解析
的
一阶和二阶
导数
。
浏览 22
提问于2021-02-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何利用
导数
使Matlab
中
的
多元
函数最小化?
matlab
、
mathematical-optimization
、
derivative
如何利用
导数
使Matlab
中
的
多元
函数最小化?谢谢
浏览 1
提问于2013-08-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
JAX
中
,elementwise_grad
的
选择是什么?
python
、
neural-network
、
automatic-differentiation
、
jax
对于自动区分,我使用
JAX
库。为了计算我
的
目标变量'u‘
的
一阶和二阶
导数
,即计算du/dx和d2u/dx2,在一个例子中使用了elementwise_grad。在
jax
中
,它
的
替代方案是什么?Weights) + biases return outputsU有两个论点: params是权值和偏差
的
集合假设x
的
长度
浏览 4
提问于2021-12-08
得票数 1
1
回答
Python -不同
的
正则/分析函数
python
、
numpy
、
scipy
为了执行
导数
,我开发了以下代码:import numpy as np a = x**3+5 g2i =
jax
.vmap(
jax
.grad(
jax
.grad(f)))(xi) g3i =
jax
.vmap
浏览 3
提问于2021-07-30
得票数 0
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