问题遇到的现象和发生背景
一个复杂函数的极值，能够拆分成2个简单函数的解域的交集吗？
加入正则项L2 的 损失函数为什么能拆分成两个图形然后取交集？
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- 2021-12-22 09:55回答 1 已采纳 当f满足以下3个条件就是一个向量范数 f(x)>=0 当且仅当x=0时取0对任意实数a, f(ax) = abs(a)*f(x)对任意两个向量x, y, f(x+y) <= f(x) +
- 2022-02-12 20:56回答 1 已采纳 核范数可以用 norm_nuc(V) 来求，规定矩阵V对角线为全一向量应该写成 diag(V) == ones(64,1);你可以研究一下这个用户手册 http://cvxr.com/cvx/doc/
- 2023-04-09 22:46回答 1 已采纳 pow_cvx 函数的第三个参数需要指定为 pow_p、pow_pos 或 pow_abs比如说z = pow_cvx(a, y, 'pow_p', 2); % 指数为 2 的幂次运算，等价于 a.^
- 2021-10-16 18:19长路漫漫2021的博客 在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个...这里主要介绍向量范数中的0-范数、1-范数、2-范数、∞-范数，以及这些范数与距离之间的关系，最后引入矩阵范数。
- 2015-04-09 13:31回答 1 已采纳 看来很少有人做这个，自己给自己顶一下
- 2021-10-04 14:30回答 2 已采纳 import matha,b,c,d=map(float,input().split())e=math.sqrt((a-c)(a-c)+(b-d)(b-d))print("%.2f"%e)
- 2023-01-25 15:53回答 2 已采纳 1、首先要了解向量的偏导数，对于三维向量x=(x1,x2,x3)，f(x)的偏导数为(df/dx1, df/dx2, df/dx3)。对于范数而言，范数是向量每一维的平方和的开根号，即||x||=sq
- 2023-01-20 16:23data-master的博客 人工智能数学基础：梯度下降
- 2021-01-17 09:50回答 1 已采纳 矩阵乘积： import numpy as np np.dot(a,b) 矩阵的逆： np.linalg.inv(a) 矩阵行列式： np.linalg.det(a) 矩阵的范数：
- 2024-02-29 10:35旧厂街老默的博客 L2范数,也叫欧几里得范数:是一个向量中所有元素取平方和，然后再开平方。 附录 1. 实数集 通常用大写字母R表示 包含所有有理数和无理数的集合 2. 标量： 一个标量就是一个单独的数。它不同于线性代数中研究的其他大...
- 2022-11-30 22:52快乐江湖的博客 一：人工智能需要的基础和涉及内容 数学基础：蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素，没有数学人工智能将无从谈起。主要包括线性代数、概率论、数理统计、最优化方法、信息论、符号逻辑...
- あずにゃん的博客 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 1.梯度下降 1.随机梯度下降算法： 计算一个随机样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重。 每迭代更新一次权重都...
- 2021-08-23 10:08あずにゃん的博客 日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 1.预训练模型 1.现在有很多在Imagenet等数据集上训练的很好的模型，当我们使用相同的网络结构时可以直接拿来调用，而...
- 2020-04-24 15:25大风车滴呀滴溜溜地转的博客 如何防止过拟合,项目中用过哪些手段 扩张训练数据集，降低模型的复杂度，正则化方法（约束参数，比如Batch Normalization，参数范数惩罚等），集成学习（比如bagging），提前终止训练，dropout W2V 的原理 ，两种...
- 2019-11-11 10:10SophiaCV的博客 本文为人工智能学习笔记记录 ,参考机器之心，AI有道，Google资源 目录 深度学习基础 1. 深度学习基本概念 2. logistic 回归 3. 浅层网络的特点 4. 深度神经网络的特点 5. 偏差与方差 6. 正则化 7. 最优化 ...
- 2020-04-20 16:05Labiod的博客 必备的数学知识是理解人工智能不可或缺的要素，今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，而这些数学模型又都离不开线性代数（linear algebra）的理论框架。 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，...
- 2022-02-14 16:06全自动学习机器的博客 拿到赛题，应首先考虑问题建模，同时完成基线（baseline）模型的管道（pipeline）搭建，以第一时间获得结果上的反馈。竞赛中的问题建模主要可分为赛题理解、样本选择、线下评估策略三个部分。 #mermaid-svg-5v7qW5...
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