我已经对这个程序进行了数小时的故障排除，尝试了几种配置，但都没有成功。它是用java写的，有33个错误(从之前的50个减少了)源代码:/*ThisprogramisnamedderivativeQuiz.java,storedonanetworkdriveIhavepermissiontoeditTheactualcodestartsbelowthisline(withthefirstimportstatement)*/importjava.util.Random;importjava.Math.*;importjavax.swing.JOptionPane;publicstaticv
目前我有两个numpy数组:相同大小的x和y。我想写一个函数(可能调用numpy/scipy...函数，如果它们存在的话):defderivative(x,y,n=1):#somethingreturnresult其中result是一个与x大小相同的numpy数组，包含的第n个导数的值y关于x(我希望使用y的多个值来评估导数以避免非平滑结果)。 最佳答案 这不是一个简单的问题，但是已经设计了很多方法来处理它。一种简单的解决方案是使用finitedifference方法。命令numpy.diff()使用有限差分，您可以在其中指定导数的
我有一个关于Scipy的微分函数的问题。我昨晚用了它，得到了一些奇怪的答案。今天早上我再次尝试了一些简单的功能，得到了一些正确的答案和一些错误的答案。这是我的测试:In[1]:defpoly1(x):...:returnx**2In[3]:derivative(poly1,0)Out[3]:0.0In[4]:defpoly2(x):...:return(x-3)**2In[6]:derivative(poly2,3)Out[6]:0.0In[8]:defsin1(x):...:returnsin(x)In[14]:derivative(sin1,pi/2)Out[14]:5.55111
我不时使用sympy，但不是很擅长。目前我坚持定义一个索引变量列表，即n1到nmax并对其进行求和。然后我希望能够进行导数:到目前为止，我尝试了以下方法:numSpecies=10n=IndexedBase('n')i=symbols("i",cls=Idx)nges=summation(n[i],[i,1,numSpecies])但是，如果我尝试对一个变量求导数，则会失败:diff(nges,n[5])我也尽量避免使用IndexedBase.numSpecies=10n=symbols('n0:%d'%numSpecies)k=symbols('k',integer=True)nto
如何在sympy中计算多元函数的(符号)梯度？显然我可以分别计算每个变量的导数，但是是否有矢量化运算可以做到这一点？例如m=sympy.Matrix(sympy.symbols('abcd'))现在对于i=0..3我可以这样做:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m[i])这会起作用，但我宁愿做类似的事情:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m)这不起作用(“AttributeError:ImmutableMatrix没有属性_diff_wrt”)。 最佳答案 只需对m使用列表理解:[sympy.diff
似乎永恒以来，我一直在用头撞这堵砖墙，但我似乎无法绕过它。我正在尝试仅使用numpy和矩阵乘法来实现自动编码器。不允许使用theano或keras技巧。我将描述问题及其所有细节。起初有点复杂，因为有很多变量，但它真的很简单。我们所知道的1)X是一个m乘以n的矩阵，它是我们的输入。输入是该矩阵的行。每个输入都是一个n维行向量，我们有m个。2)我们(单个)隐藏层中的神经元数量，即k。3)我们神经元的激活函数(sigmoid，将表示为g(x))及其导数g'(x)我们不知道和想找到的东西总的来说，我们的目标是找到6个矩阵:w1是n乘以k，b1是mbyk,w2kbyn,b2mbyn,w3即nby
我正在编写代码以将(可能)非常大的整数值存储到指针引用的chars数组中。我的代码如下所示:cdefclassVariable:cdefunsignedintLengthcdefchar*Arraydef__cinit__(self,var,length):self.Length=lengthself.Array=malloc(self.Length*sizeof(char))#Errorforiinrange(self.Length):self.Array[i]=(var>>(8*i))def__dealloc__(self):self.Array=NULL当我尝试编译代码时，我在注
我正在尝试通过MNIST理解简单的3层神经网络中的反向传播。输入层有weights和bias。标签是MNIST，因此它是一个10类向量。第二层是一个线性变换。第三层是softmax激活函数，以获取概率输出。反向传播计算每一步的导数，并将其称为梯度。Previouslayers将global或previous渐变附加到localgradient。我在计算softmax的localgradient时遇到问题一些在线资源解释了softmax及其导数，甚至给出了softmax本身的代码示例defsoftmax(x):"""Computethesoftmaxofvectorx."""exps=n
鉴于我有以下两个向量:In[99]:time_indexOut[99]:[1484942413,1484942712,1484943012,1484943312,1484943612,1484943912,1484944212,1484944511,1484944811,1484945110]In[100]:bytes_inOut[100]:[1293981210388,1293981379944,1293981549960,1293981720866,1293981890968,1293982062261,1293982227492,1293982391244,12939825565
使用SciPy函数scipy.misc.derivative可以很直接地计算函数在某一点相对于第一个参数的偏导数。这是一个例子:deffoo(x,y):return(x**2+y**3)fromscipy.miscimportderivativederivative(foo,1,dx=1e-6,args=(3,))但是关于第二个参数，我该如何取函数foo的导数呢？我能想到的一种方法是生成一个lambda函数来重新调整参数，但这很快就会变得很麻烦。另外，有没有一种方法可以生成关于函数的部分或全部参数的偏导数数组？ 最佳答案 我会写一个
