大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 沈爱群,徐凌霄,Aileen 在学习深度学习的课程时,数学知识十分重要,而如果要挑选其中最相关的部分,“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样,正在探索深度学习又困于相关数学概念,那么一定要读下去,这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
无论你信与不信,它无时无刻不存在着; 无论你用与不用,它无时无刻不作用着; 无论你懂与不懂,它无时无刻不影响着。 这个东东就是"场"。场无处不在,宝宝们就每天生活在各种各样的场里。 所谓场就是物理量在空间的分布。用正儿八经的数学定义就是: 如果在全部空间或部分空间里的每一点,都对应着某个物理量的一个确定的值,就说在这空间里确定了该物理量的场,形成场的物理量称为场量。如果场量是数量(标量),就称这个场为数量场(标量场); 若是矢量,则称为矢量场
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现,对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础,也是最实用的教程指导,为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存,那如果我们不了解矩阵运算
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以下文章来源于pythonic生物人 ,作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具,主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化,实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂,由于小编是非专业的,不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具,工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大,系统学习请戳文中链接。 pyv
作者:inFERENce 翻译:余志文 去年我一直在研究如何更好地调整GANs中的不足,但因为之前的研究方向只关注了损失函数,完全忽略了如何寻找极小值问题。直到我看到了这篇论文才有所改变: 详解论文: The Numerics of GANs 我参考了Mar的三层分析,并在计算层面上仔细考虑了这个问题:我们这样做的最终目标是什么?我相信GANs在这个层面已经有所突破了,因为他们试图优化错误的东西或寻求不存在的平衡等。这就是为什么我喜欢f-GANs、Wasserstein GANs、实例噪声,而不大喜欢在优化
标量(scalar),亦称“无向量”。有些物理量,只具有数值大小,而没有方向,部分有正负之分。物理学中,标量(或作纯量)指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法,标量是只有大小,没有方向的量。
Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作。 简介 拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f)。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子。 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用一阶微分。 拉普拉斯
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 本文为作者对其开源项目VASPy的说明文章。VASPy是一个纯Python编写的处
张量是矢量和矩阵概念的推广,标量是0阶张量,矢量是1阶张量,矩阵是二阶张量,而三阶张量好比是立方体矩阵。
梯度:在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率。
在使用Python中的张量时,您可能会遇到一个常见的错误信息:"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时,就会出现这个错误。 在本文中,我们将探讨这个错误的含义,为什么会出现这个错误,以及如何解决它。
本文是 Python 系列的第十四篇,也是深度学习框架的 Keras 中篇,离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
当我们使用PyTorch进行深度学习任务时,有时会遇到以下错误信息:"only one element tensors can be converted to Python scalars"。这个错误通常发生在我们尝试将一个只包含一个元素的张量转换为Python标量(scalar)的时候。
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会遇到 "only one element tensors can be converted to Python scalars" 这样的错误消息。这个错误消息通常在尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时发生。本文将深入讲解这个错误消息的原因以及如何解决它。
本篇系统介绍了个人对投影的理解,包括投影的数学概念和主要应用,以及如何在频域(傅里叶变换)和球面(球谐)上进行投影的相关内容。最后介绍了UE中球谐函数的实现细节。
下载源码包PyYAML-3.13.tar.gz 并解压,在命令行下切换到解压后的包目录内并执行如下命令:
tf.random_normal_initializer 函数random_normal_initializer 类继承自: Initializer别名:类 tf.initializers.random_normal类 tf.keras.initializers.RandomNormal类 tf.random_normal_initializer定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py.请参阅指南:变量>共享变量用正态分布产生张量的初始化器.参数:mean:一个 pytho
目录1、__init__2、__call__3、from_config4、get_config----生成均匀分布张量初始化器的类。1、__init____init__( minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.dtypes.float32)参数:minval: python标量或标量张量。要生成的随机值范围的下界。maxval: python标量或标量张量。要生成的随机值范围的上界。浮点类型默认为1。seed:一个Python整数。用于
从截断的正态分布中输出随机值。生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1770899.html
2020.04.01 更新,添加了对新文章的引用 2021.04 更新,添加了Volume Viewer APP的介绍。把网址改成了超链接形式。
线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足,传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算,并且也有相应的Python代码实现。
实践出真知,相互讨论碰撞出思想的火花。【原创互助答疑群】内有的问答很精彩。于是脑子里闪现出一个想法,为什么不把整个的问答过程记录总结下来,分享给更多的小伙伴呢? 于是就有了这个推送系列模块,相信大家能从中受益。欢迎小伙伴在群内积极参与讨论。
注:以下内容翻译自:https://yaml.readthedocs.io/en/latest/pyyaml.html
PyYAML现在维护在https://github.com/yaml/pyyaml。此页面仅用于历史目的。
经过第1章的1.2节和1.3节的自学,已经知道计算机能“认识”的是机器语言,2.1.2节所编写的 hello.py 程序,是用高级语言编写而成,计算机不能直接“认识”,为此要经过“翻译”过程。对于 Python 程序而言,用于“翻译”的叫做 Python 解释器( Interpreter )。目前常见的 Python 解释器包括:CPython、JPython、IPython、PyPy、IronPython 五个版本。当读者已经在本地计算机安装好 Python 之后(参阅第1章1.7节),就已经将其中最常用的一个解释器 CPython 安装好了。CPython 是使用 C语言开发的 Python 解释器,也是标准的 Python 解释器,是使用最广泛的 Python 解释器。
Java 帝国发生了一场危机,各个线程正在闹罢工。。。 「发生了什么事,听说各个线程最近正在闹罢工」国王老虚说道 「报告国王,最近各个线程反应创建对象太难了,要求王国进行变革」线程大臣启奏道 「创建对
该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。例如:
最近几天,数学圈内人们正在热烈讨论纳维 - 斯托克斯问题的正则哈密顿公式终于出现了 —— 这个数学史上悬而未决的问题可能有了解答。而在以前,人们甚至普遍认为这是不可能的。
创建一个数字序列。创建一个从start开始的数字序列,并以增量形式扩展,直到但不包括limit。得到的张量的d型是由输入推断出来的,除非它是显式提供的。与Python内置范围一样,start默认值为0,因此range(n) = range(0,n)。
能把学习的编程技能用在实际工作中,提升效率、解决痛点、释放生产力,个人觉得是学习编程技能ROI最高的回报,而非都要挤破头成为数据科学家、算法工程师,毕竟这些职业的门槛一直都在,但让工作更轻松却是任何一个职业都有的真实诉求。
1 pytorch安装 安装pytorch之前,需要安装好python,还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程,待安装熟悉完之后,再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network)。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1):
python中的Int类型、float类型、Int array类型和Float array类型在pytorch中分别对应于IntTensor类型、FloatTensor类型、IntTensor[一维, 二维...]类型和FloatTensor[一维, 二维...]类型。
【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本,专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息, 本次升级, 只做了一件事情, 就是把Tensor 类和 Variable 类 合并了, 且官方同时更新了API和Tutorials, 可以肯定, 以后的人不会再学0.3.1。专知成员Huaiwen也计划于今日更新一个系列的新版PyTorch简单上手, 希望大家持续关注。 专知成员Huaiwen以前推出一系列PyTorch教程: 【教程】专知-PyTorch手把手深度学
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
1、opencv中使用cv2.add()添加两个图像,核心操作是在numpy中添加矩阵。
场景描述:今日凌晨,一场技术直播引来了无数人的围观,甚至不惜肝到天明,到底是什么让开发者如此激动?原来是一年一度的 TensorFlow 技术峰会,这场线上直播的盛会,带来了哪些关于 TensorFlow 的信息,本文就将从几个重点进行一次深入的回顾。
numpy中数组的运算基本分为数组与标量的运算和数组之间的运算(线性运算)。 一、数组和标量之间的运算 数组与标量之间的运算采用的是矢量化运算,它可以使我们不用编写循环函数就可以对每个元素进行运算,它的运算是元素级的。这种运算同R一样。 data1 = np.arange(1,10,1) data2 = data1.reshape((3,3)) data2 Out[7]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。
最简单的数值计算时数组和标量进行计算,计算过程是直接把数组里的元素和标量逐个进行计算:
选自pytorch 作者:Priya Goyal等 机器之心编译 参与:乾树、黄小天 Tensor Comprehensions 是一个降低高性能代码编写门槛的工具,可以将高级语言代码直接生成 GPU
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的,比如pandas
机器之心整理 参与:吴欣 据百度技术经理祖明的知乎文章介绍,2018 年 1 月 16 日,百度发布开源产品 ECharts(echarts.baidu.com)的最新大版本 4.0,新版本在产品的性能、功能、易用性等各个方面进行了全面提升。此外,百度还一起发布了 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL、深度学习框架 VisualDL 等数据可视化产品。祖明还提到,随着这些产品的发布,百度正式公布全新升级的数据可视化品牌----「百度数据可视化
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