気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
qiita.com/sage-gitエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Tensorflow、行列の固有値でも自動微分できる模様 - Qiita
あらすじ Tensorflowで、勾配法とかで自動微分するときに途中で行列の対角化（固有値）を求めるところが... あらすじ Tensorflowで、勾配法とかで自動微分するときに途中で行列の対角化（固有値）を求めるところがあっても問題なく自動微分と勾配法による最小化ができるようです。 GradientTape を使って手動で apply_gradient する方法、自動的に微分して損失関数を minimize する方法も付けました。 Version Tensorflow 2.1.0 Python 3.7.3 (Anaconda) Windows 10 要点 適当な3行3列の行列 $A$ を用意して、その固有値 $\lambda$ を計算したとき、最小の固有値 $\lambda_0$ に対する行列 $A$ の各成分での微分 $d\lambda_0/dA$ （成分ごとなので3行3列の行列です）を計算したいとき。 以下のコードで $d\lambda_0/dA$ を計算できます。Eagerモードですので、微分
qiita.com/sage-git
qiita.com/sage-git
qiita.com/sage-git
qiita.com/sage-git
anond.hatelabo.jp
www.isahomes.co.jp
grapee.jp
anond.hatelabo.jp
www.itmedia.co.jp
note.com/local_devya
nomolk.hatenablog.com
www.techno-edge.net
qiita.com/pam5596
xenospectrum.com
zenn.dev/razokulover
sportiva.shueisha.co.jp
q.hatena.ne.jp
minerva-clinic.or.jp
xtech.nikkei.com
tech.nri-net.com
www.hotpepper.jp
tech.nri-net.com
engineers.ntt.com
