zh.wikipedia.org/wiki/數值微分 数值微分是数值方法中的名词,是用函数的值及其他已知资讯来估计一函数导数的算法. http://mathworld.wolfram.com/NumericalDifferentiation.html Numerical differentiation is the process of finding the numerical value of a derivative of a given function at a given point…

现代深度学习系统中(比如MXNet, TensorFlow等)都用到了一种技术——自动微分.在此之前,机器学习社区中很少发挥这个利器,一般都是用Backpropagation进行梯度求解,然后进行SGD等进行优化更新.手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性,一个好的框架应该可以很好地将这部分难点隐藏于用户视角,而自动微分技术恰好可以优雅解决这个问题.接下来我们将一起学习这个优雅的技术:-).本文主要来源于陈天奇在华盛顿任教的课程CSE599G1: Deep Lea…

本文介绍了五种微分方式,最后两种才是自动微分. 前两种方法求出了原函数对应的导函数,后三种方法只是求出了某一点的导数. 假设原函数是$f(x,y) = x^2y + y +2$,需要求其偏导数$\frac{\partial f}{\partial x}$和$\frac{\partial f}{\partial y}$,以便应用于梯度下降等算法. 1.手工求导 该方法比较简单,就是自备纸笔,应用基本的求导规则,以及链式求导法则,人工求导.缺点是对于复杂函数容易出错.幸运的是,这一计算过程可由计算机…

其实ceres solver用了挺多的,可能是入门不精,有时候感觉感觉不理解代码上是怎么实现的,这次就通过ceres的官网仔细看了一些介绍,感觉对cpp了解更好了一些. 跟g2o的比较的话,感觉ceres solver是一个更通用的非线性优化器,g2o是更加针对SLAM的开发.比如g2o对一个outlier有函数借口,我了解的ceres里就只能在计算error搞一搞了. 本来以为只有ceres提供了autodiff,后来被告之g2o也有了,那感觉ceres也没这么有优势了.不过真的要落地的肯定都…

Simulink求解器 Simulink仿真过程 Simulink 模型的执行分几个阶段进行.首先进行的是初始化阶段,在此阶段,Simulink 将库块合并到模型中来,确定传送宽度.数据类型和采样时间,计算块参数,确定块的执行顺序,以及分配内存.然后,Simulink 进入到"仿真循环",每次循环可认为是一个"仿真步".在每个仿真步期间,Simulink 按照初始化阶段确定的块执行顺序依次执行模型中的每个块.对于每个块而言,Simulink 调用函数来计算块在当前采…

理工科应该的知道的C/C++数学计算库(转) 作为理工科学生,想必有限元分析.数值计算.三维建模.信号处理.性能分析.仿真分析...这些或多或少与我们常用的软件息息相关,假如有一天你只需要这些大型软件系统的某一个很有限的功能,你是不是也要因此再用一用那动辄几个g的软件呢?其实我觉得如果系统不是很大,不是很复杂,我们个人完全有可能自己去编写代码来实现这些‘’有限的功能‘’.别以为这是件很困难的事情,我总以为大学期间学的c语言是极其有用的,只要你会基本的c语言语法,你就可以的. 下面我来介绍几个非常…

学习机器学习的同学在学习过程中会经常遇到一个问题,那就是对目标函数进行求微分,线性回归这类简单的就不说.复杂的如神经网络类那些求导过程的酸爽.像我还是那种比较粗心的人往往有十导九错,所以说自动求导就十分有必要了,本文主要介绍几种求导的方式.假设我们的函数为\(f(x,y)=x^2y+y+2\),目标是求出偏导\(\frac{\partial{f}}{\partial{x}}\)和\(\frac{\partial{f}}{\partial{y}}\).求导的方式主要分为以下几种 手动求导法(Man…

本文介绍在Windows下安装使用GSL库,涉及GSL两个版本(官方最新版及GSL1.8 VC版).msys shell.GCC.G++等内容,最终实现对GSL安装及示例基于MinGW64在Sublime Text3下的编译运行,并实现GSL在Visual Studio下的使用及部分示例测试.还介绍了GSL1.8 VC版本的编译使用过程. 目录 一.GSL简介 二.在WINDOWS下安装介绍 三.安装使用GSL (GNU) 1. 安装过程(32bit & 64bit) 2. 使用过程(基于Min…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

来源: https://blog.csdn.net/panhao762/article/details/55276811 作为理工科学生,想必有限元分析.数值计算.三维建模.信号处理.性能分析.仿真分析...这些或多或少与我们常用的软件息息相关,假如有一天你只需要这些大型软件系统的某一个很有限的功能,你是不是也要因此再用一用那动辄几个g的软件呢?其实我觉得如果系统不是很大,不是很复杂,我们个人完全有可能自己去编写代码来实现这些‘’有限的功能‘’.别以为这是件很困难的事情,我总以为大学期间学的c语…