derivative

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Cross Entropy, Softmax 및 Backpropagation의 미분 항목

현재 출력 레이어에 Softmax Activation Function을 사용하는 분류를 위해 BackPropagation 알고리즘을 수행 할 때 크로스 엔트로피 오류를 사용하고 싶습니다. 내가 수집 무엇부터 , 당신은 크로스 엔트로피와 소프트 맥스와 같이하는 유도체를 삭제할 수 있습니다 : Error = targetOutput[i] - layerOutput

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이미지의 y 미분 계산

이미지의 y 미분을 구현하고 싶습니다. 지금 내가없이 자신에 의해 그것을 구현해야합니다 Sobel(gray_input_picture, y_derivative_picture, CV_32FC1 , 0, 1, 3, BORDER_DEFAULT); 그것과 같은 방법을 예를 들어 있습니다 : 감안할 때 는 소벨 연산자를 사용하여 다음과 같은 OpenCV의 기능입니다

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다이 모라 모델을 내보내려면 입력의 파생물이 필요합니다.

Simulink로 Dymola 모델을 내보내고 싶습니다. 모델은 파생 블록 (der), RealInput, RealOutput 및 연결로 구성됩니다. 나는이 모델을 번역 할 때 는, 다음과 같은 오류가 나타납니다 "이 모델은 일부 입력의 파생 상품을 필요로 아래에 나열된 : 1 U" 파생 상품이 필요한 이유는 나에게 논리적이다, 그러나 왜 수출품이 파생 상

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MATLAB을 사용하는 그레이 스케일 이미지의 부분 파생

Hessian matrix을 검색하는 동안 이미지의 편미분을 읽었습니다. 혼란스럽고 이미지의 파생물에 대한 어떤 의미도 상상할 수 없습니다. 어떻게 이미지의 편도를 계산할 수 있습니까?

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벡터를 MATLAB의 변경 사항으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

어떻게하면 MATLAB에서 쉽게 벡터 간의 변경 사항을 변경할 수 있습니까? 예를 들어 x = [1 , 10 , 6]을 y = [9,-4] (으)로 변환하려는 경우 y(i) = x(i+1) - x(i)입니다. 파생 상품을 가져 오는 것이 동일한 결과를 제공합니까? 도움 주셔서 감사합니다.

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R의 클래스 표현식 요소의 사용

Ryacas 패키지의 deriv 함수를 사용하고 있습니다. 출력은 표현식입니다. 나는 표현식의 일부를 함수로 사용하여 값을 시험해 볼 수 있습니다. 여기서 예이다 s <- expression(2*y*x + 2*y -1*x^2-2*y^2); a<-deriv(s,c("x","y")); 출력은 I .grad 사용하고자 expression({ .ex

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OpenGL은 삼각형 도함수를 계산합니다.

저는 2D 공간에서 삼각형을가집니다. 각 꼭지점의 화면 공간 좌표가 있으며 각 꼭지점의 속성 값이 있습니다. 어떻게 이러한 속성에 대해 dFdx/dFdy를 계산할 수 있습니까? 즉, 화면 픽셀에서 픽셀로 특성을 변경하는 방법입니다. //fragment shader varrying vec2 myAttr; void main(void) { vec

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Graphana 및 InfluxDB를 사용하여 데이터 집합의 파생물을 시계열로 표시하는 방법

5 초마다 Linux 서버의 인터페이스 정보에서 RXBYTES 및 TXBYTES를로드하는 프로세스가 있습니다 ... 그래프를 만들고 싶습니다. Graphana에 .. IE 각 데이터 포인트 사이 JUST 차이를 보여주는 것이다 (대상 점 - 이전 시점)/시간 간격 그것은 정확히 이렇게해야 InfluxDB의 유도체() 함수처럼 보이지만 나는 그것을 작동시킬

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다 변수 미분 R

누군가가 R에서 간단한 수학 연산을 도와 줄 수 있습니까? 내가하고 싶은 모든은 다음과 같습니다 나는이 기능의 함수 f <-(a1*x1+a2*x2+…+an*xn~x1&…&xn) 및 파생 상품이 나는에 '...'갭을 채우기 위해 필요한 것은 df<-D(f(x1…xn)~…) 다 변수 파생 상품의 결과를 얻으시겠습니까? 문제는 벡터 c (x1, x2, x

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matlab

Matlab에서 J(theta_0, theta_1)이라는 비용 함수의 편미분을 만들려고합니다 (그래디언트 디센트를 수행하는 데 필요한 계산을 수행하기 위해). 가 h_theta(x) = theta_1 + theta_2*x라고하자 :로 J(theta_0, theta_1) 함수가 정의된다. 또한 alpha은 고정되어 있으며 시작 값은 theta_1 및 thet