.norm() 范数

2024-02-27 00:12
文章标签 norm 范数

本文主要是介绍.norm() 范数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

(A- B).norm().item()

默认计算A与B的第二范数,如果你想计算差向量的第一范数(也称为L1范数),可以在norm()方法中传递p=1参数,这样就会计算出L1范数。例如:

(A- B).norm(p=1).item()

其中,使用.item()方法将结果转换为Python的标量(scalar)类型

这篇关于.norm() 范数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/750618

相关文章

Pytorch中不同的Norm归一化详细讲解

在做项目或者看论文时,总是能看到Norm这个关键的Layer,但是不同的Norm Layer具有不同的作用,准备好接招了吗?(本文结论全部根据pytorch官方文档得出,请放心食用) 一. LayerNorm LayerNorm的公示如下: y = x − E [ x ] Var ⁡ [ x ] + ϵ ∗ γ + β y=\frac{x-\mathrm{E}[x]}{\sqrt{\op

CV-CNN-2015:GoogleNet-V2【首次提出Batch Norm方法:每次先对input数据进行归一化,再送入下层神经网络输入层(解决了协方差偏移问题)】【小的卷积核代替掉大的卷积核】

GoogLeNet凭借其优秀的表现,得到了很多研究人员的学习和使用,因此GoogLeNet团队又对其进行了进一步地发掘改进,产生了升级版本的GoogLeNet。 GoogLeNet设计的初衷就是要又准又快,而如果只是单纯的堆叠网络虽然可以提高准确率,但是会导致计算效率有明显的下降,所以如何在不增加过多计算量的同时提高网络的表达能力就成为了一个问题。 Inception V2版本的解决方案就是修

python 库 Numpy 中如何求取向量范数 np.linalg.norm(求范数)(向量的第二范数为传统意义上的向量长度),(如何求取向量的单位向量)

转载自: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/9352814.html 求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as npx=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]])y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True)z=x/y x 为需

关于范数的介绍

作者:Faaany 链接:https://www.zhihu.com/question/21868680/answer/136376374 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。   要更好的理解范数,就要从函数、几何与矩阵的角度去理解,我尽量讲的通俗一些。 我们都知道,函数与几何图形往往是有对应的关系,这个很好想象,特别是在三维以下的空间内,函数是几

概率统计Python计算:连续型随机变量分布(norm)

scipy.stats的norm对象表示正态分布,下表说明norm的几个常用函数。 函数名参数功能rvs(loc, scale, size)loc,scale:分布参数 μ \mu μ和 σ \sigma σ,缺省值分别为0和1,size:产生的随机数个数,缺省值为1产生size个随机数pdf(x, loc, scale)x:自变量取值,loc,scale:与上同概率密度函数 f ( x )

【转】常见向量范数和矩阵范数

1、向量范数 1-范数:,即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。 2-范数:,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。 ∞-范数:,即所有向量元素绝对值中的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。 -∞-范数:,即所有向量元素绝对值中的最小值,matlab调用函数nor

l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm

I’m working on things related to norm a lot lately and it is time to talk about it. In this post we are going to discuss about a whole family of norm. What is a norm? Mathematically a norm is a tota

Why L1 norm for sparse models?

Explanation 1 Consider the vector x⃗ =(1,ε)∈R2 where ε>0 is small. The l1 and l2 norms of x⃗  , respectively, are given by ||x⃗ ||1=1+ε,  ||x⃗ ||22=1+ε2 Now say that, as

线性方程求解之 二范数类型

求解线性系统 在线性代数中我们经常需要求解具有m个方程 ,n 个 未知量的问题。这个问题可以以简洁的形式 表示为 Ax=b Ax=b 其中 A A 是一个m×nm\times n , x x是一个长度为n的向量(如不特别强调,都是列向量) ,bb是一个长度为m 的向量。如果 m=n m = n ,并且 满秩(各行向量或列向量线性无关) ,则这个线性方程的解为 x=A−1b x=A^{

线性代数|机器学习-P9向量和矩阵范数

文章目录 1. 向量范数2. 对称矩阵S的v范数3. 最小二乘法4. 矩阵范数 1. 向量范数 范数存在的意义是为了实现比较距离,比如,在一维实数集合中,我们随便取两个点4和9,我们知道9比4大,但是到了二维实数空间中,取两点A(1,0),B(3,4),这时候我们就没办法比较它们之间的大小了,因为它们不是可以比较的实数,于是我们引入了范数这个概念,把我们的A,B两个点变成 ∣ ∣