Публикации по теме 'autodiff'
Введение в дифференцируемый Swift, часть 2: дифференцируемый Swift
Итак, теперь мы понимаем, как оптимизировать функцию с помощью Градиентного спуска , если мы можем получить производную функции. Отлично, если бы у всех функций была очевидная производная, мы бы все смогли оптимизировать!
Но не все функции имеют очевидную производную. Некоторые из них очень сложны, что делает поиск производной вручную трудоемким.
Кроме того, если мы откроем наш диапазон возможных функций миру кода, то получим циклы, операторы if-else, сложные объекты, функции,..
Вопросы по теме 'autodiff'
как тензорный поток обрабатывает сложный градиент?
Пусть z — комплексная переменная, C(z) — ее сопряжение. В теории комплексного анализа производная C(z) по z не существует. Но в tessorflow мы можем вычислить dC(z)/dz и получить результат 1 . Вот пример:
x =...
1462 просмотров
schedule
12.08.2022
Получение градиента векторизованной функции в pytorch
Я новичок в PyTorch и хочу делать то, что считаю очень простым, но у меня много трудностей.
У меня есть функция sin(x) * cos(x) + x^2 , и я хочу получить производную от этой функции в любой момент.
Если я сделаю это одним очком, он отлично...
1593 просмотров
schedule
03.01.2023
Вычисление выходных пиксельных норм градиента в PyTorch
Я ищу эффективный способ вычисления \ hat {x} размеров (b x c x h x w), определенных для каждого образца как:
где x - результат тех же измерений, сгенерированных моделью с параметрами \ theta, и
i, j: индексировать высоту и ширину выходной...
281 просмотров
schedule
01.12.2022
Какие типы операций будут / не будут включать в себя вычислительный граф в Tensorflow 2?
Основываясь на этом сообщении , мы можем изменить tf.variable
threshold = 3
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = tf.Variable(a)
b = tf.where(b >= threshold, 199, b)
Будет ли b=tf.where(b>=3, 199, b) подключаемым к вычислительному графу и...
32 просмотров
schedule
13.04.2022
Вычисление Гессеана с градиентной лентой тензорного потока
Спасибо за ваш интерес к этому вопросу.
Я хочу рассчитать матрицу Гессе tensorflow.keras.Model
для производных высокого порядка я попробовал вложенный график GradientTape.# примера и входные данные
xs = tf.constant(tf.random.normal([100,24]))...
123 просмотров
schedule
28.09.2023
