derivative

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我正在慢慢地从C移到Python。这次我需要从给定的网格数值地计算偏导数。我知道该怎么做，在C，所以在现阶段，我只是使用内联适配器，即 def dz(x,X,Y,Z,dx): y = numpy.zeros((X,Y,Z), dtype='double'); code = """ int i, j, k; for (i=0; i<X-1; i++){

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计算一个数学函数的总和的导数-MATP

在Matlab中，我想创建一个名为J(theta_0, theta_1)的成本函数的偏导数（以便进行梯度下降所需的计算）。功能J(theta_0, theta_1)定义为：比方说h_theta(x) = theta_1 + theta_2*x。另外：alpha是固定的，给出了起始值theta_1和theta_2。假设在这个例子中：alpha = 0.1theta_1 = 0，theta_2 =

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与numpy.array输入

函数的偏导数我有这样的功能： def fun(A, B, C): return numpy.sum(numpy.dot(A, B)) + numpy.sum(C) 其中A，B，C是2维numpy.array，并且返回值是一个float值如何获得关于A，B或c的fun(A,B,C)的偏导数？（和偏导数也将numpy.array）我已经准备好使用libaries像numpy和sci

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交叉熵，SOFTMAX和反向传播

微分项当前进行分类，在这里我用的是SOFTMAX激活功能在我的输出层进行传播算法时，我感兴趣的是利用交叉熵错误。从我所收集，你可以删除衍生看起来像这样与交叉熵和SOFTMAX： Error = targetOutput[i] - layerOutput[i] 这不同于的均方差： Error = Derivative(layerOutput[i]) * (targetOutput[i] - l

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计算图像的y导数

我想实现图像的y导数。考虑如下OpenCV的功能，谁使用Sobel算子： Sobel(gray_input_picture, y_derivative_picture, CV_32FC1 , 0, 1, 3, BORDER_DEFAULT); 有它的外观像一个例子：现在我需要独处而实现它使用这个sobel函数。我发现了一些帮助在这里：Gradient direction computatio

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枫树中时间依赖函数的时间导数

我想在枫树中获取cos（q1）的时间导数，使得结果为-sin（q1）* q1_dot。这里是我试过： hh := sin(q1)*cos(q2): f1 := (q1,q2) -> hh: f2 := diff(f1(q1,q2),q1): f3 := diff(f2(t),t): 这个程序不计算d（cosq1）/ dt的，但保留原样。预先感谢您

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查找包含精确部分的两组数组

我需要帮助才能找到包含精确部分的2组数组。例如arr = {8,1,4,9,3}并且差值= 1，组将是{8,1,3}（12）和{4,9}（13），最后，打印组而不打印另一个该代码尝试之前，类似的选项： 8, 1, 3 9, 4 我不知道如何解决它，因为一组中的每个数字可以放在不同的地方，我试图递归做，但事实并非如此工作。 java代码会很有帮助！

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使用MATLAB的灰度图像的偏导数

当我搜索Hessian matrix时，我读到了图像的偏导数。我很困惑，我无法想象图像衍生物的任何意义。如何计算图像的偏导数？

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如何将矢量转换为MATLAB中的变化？

如何在MATLAB中轻松地将矢量更改为其成员之间的更改？例如，我想将x = [1 , 10 , 6]转换为y = [9,-4]，其中y(i) = x(i+1) - x(i)。服用衍生物是否提供相同的结果？感谢您的帮助！

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R中的类表达式使用它中的元素

我正在使用包Ryacas的deriv函数。输出是一个表达式。我想使用表达式的一部分作为一个函数，所以我可以试试它的值。下面是示例 s <- expression(2*y*x + 2*y -1*x^2-2*y^2); a<-deriv(s,c("x","y")); 输出是 expression({ .expr1 <- 2 * y .expr10 <- 2 * x