tensorflow 二階導數計算

阿新 • • 發佈：2019-01-03

import tensorflow as tf

x = tf.constant(1,tf.float32)
y = tf.nn.relu(x)
dy = tf.gradients(y,x)
ddy = tf.gradients(dy,x)
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(y)
    print sess.run(dy)
    print sess.run(ddy)

tensorflow 二階導數計算

import tensorflow as tf x = tf.constant(1,tf.float32) y = tf.nn.relu(x) dy = tf.gradients(y,x) ddy =

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影象處理中的一階導數與二階導數

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一文入門：XGBoost與手推二階導

# 作者前言在2020年還在整理XGB的演算法，其實已經有點過時了。。不過，主要是為了學習演算法嘛。現在的大資料競賽，XGB基本上已經全面被LGB模型取代了，這裡主要是學習一下Boost演算法。之前已經在其他博文中介紹了Adaboost演算法和Gradient-boost演算法，這篇文章講解一下XGBoos

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