Вязание спицами для малышей. Теплые вязаные вещи для самых маленьких, новорожденных.
Случайные записи

Как связать шапку с градиентом


Шапка с градиентом спицами. Описание вязания.

Эта нежная шапочка с градиентом вяжется на одном дыхании. Если вы ещё ни разу не вязали градиент, то обязательно попробуйте!

Материалы:

  • Пряжа Alize Baby wool в 2 нити: мята 19, белый 55, светло-розовый 185 по 1 мотку каждого.
  • Спицы №3 и №4,
  • спица для кос,
  • маркер,
  • игла или крючок.

Описание:

На спицы №3 набираем ❗на размер 48-53 — 100 петель, ❗на размер 53-56 — 110 петель + 1 петля для замыкания в круг.

Замыкаем в круг и провязываем резинкой 1*1 — 5 см или 15 рядов.

Затем вся шапка вяжется только лиц. петлями.

Берем спицы №4 и провязываем 1 ряд.

В следующем ряду делаем прибавки удобным для вас способом, через каждые 5 петель.

Итого на спицах у вас будет 120 (132) петли.

Провязываем ещё ряд.

В следующем 4 ряду делаем первый перехлест косы по схеме — первые *4 петли снять на доп спицу и оставить перед работой, провязываем следующие 4 петли, затем 4 петли с доп спицы, следующие 4 петли* повторяем весь ряд.

Затем провязываем 4 ряда.

Далее перехлесты будут в каждом 5 ряду.

Приступаем к градиенту. Меняем одну нить и провязываем *4 петли, следующие 4 петли снимаем на доп спицу и оставляем за работой, провязываем следующие 4 петли, затем 4 петли с доп спицы* повторяем весь ряд.

Далее вяжем по схеме, меняя нить в каждом 3 перехлесте.

Провязываем 16 см или 6 перехлестов, начинаем убавку.

Провязываем 7-ой перехлест, а в следующем ряду вяжем весь ряд 2 лиц. 2 вместе.

Теперь у нас будет коса из 9 петель.

Вяжем до перехлеста, теперь не забываем, что у нас коса из 9 петель, т.е делаем косу 3+3+3 петли.

Вяжем без убавок ещё до следующего перехлеста, провязываем его.

Если спицы короткие 40 см, меняем на 5 чулочных спиц.

Делаем убавки: провязываем *весь ряд 1 лиц. 2 вместе. Следующий ряд провязываем без убавок.*

Далее вяжем так, пока на спицах не останется не больше 10 петель, стягиваем.

Делаем помпон из ниток.

🌸ГОТОВО🌸

 

Об авторе

javascript - React Navigation - Цвет градиента для заголовка

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Нахождение градиента векторной функции | by Chi-Feng Wang

Градиент комбинаций векторных функций цепочек правил

В Части 2 мы узнали о правилах цепочек с несколькими переменными. Однако это работает только для скаляров. Давайте посмотрим, как мы можем интегрировать это в векторные вычисления!

Давайте возьмем векторную функцию y = f (x) и найдем ее градиент. Определим функцию как:

Изображение 29: y = f (x)

И f₁ (x) , и f₂ (x) являются составными функциями.Давайте введем промежуточные переменные для f₁ (x) и f₂ (x) и перепишем нашу функцию:

Image 30: y = f ( g (x))

Теперь мы можем использовать наше правило многомерной цепочки для вычисления производной вектора y . Просто вычислите производную f₁ (x) и f₂ (x) и поместите их друг над другом:

Изображение 31: Градиент y = f ( g (x))

Вуаля! У нас есть градиент.Однако мы пришли к нашему решению со скалярными правилами, просто сгруппировав числа в вектор. Есть ли способ представить правило цепочки нескольких переменных для векторов?

Прямо сейчас наш градиент вычисляется с помощью:

Изображение 32: Градиент y = f ( g (x))

Обратите внимание, что первый член градиентов как f₁ (x) , так и f₂ (x) включает частичную величину g₁ над x , а второй член градиентов f₁ (x) и f₂ (x) включает частичную величину g₂ над x .Это похоже на умножение матриц! Поэтому мы можем представить его как:

Изображение 33: Векторное представление градиента y = f ( g (x))

Давайте протестируем наше новое представление правила векторной цепочки:

Изображение 34: Вектор цепное правило

Мы получаем тот же ответ, что и скалярный подход! Если вместо одного параметра x у нас есть векторный параметр x , нам просто нужно немного изменить наше правило, чтобы получить полное правило векторной цепочки:

Изображение 35: Правило векторной цепочки

Другими словами:

Изображение 36 : Правило векторной цепочки

В нашем примере выше f - это просто функция g ; то есть fi является функцией gi , но не gj (каждая функция f соответствует ровно 1 функции g ) . В этом случае все, что находится вне диагонали, становится равным нулю, и:

Изображение 37: Особый случай правила векторной цепочки.

Градиент (уклон) прямой

Градиент (также называемый уклоном) прямой линии показывает, насколько крута прямая линия.

Рассчитать

Для расчета градиента:

Разделите изменение высоты на изменение горизонтального расстояния

Градиент = Изменение Y Изменение X

Поиграйте (перетащите точки):

Примеры:

Градиент = 3 3 = 1

Итак, Градиент равен 1

Градиент = 4 2 = 2

Линия круче, поэтому Градиент больше.

Градиент = 3 5 = 0,6

Линия менее крутая, поэтому Градиент меньше.

Положительный или отрицательный?

Двигаясь слева направо, велосипедист должен пройти P на выезде P Угол наклона:

При измерении линии:

  • Если начать слева и пройти через вправо, то
    положителен (а слева - отрицательно).
  • Вверх положительный , а вниз отрицательный

Градиент = −4 2 = −2

Эта линия идет на вниз на по мере вашего движения, поэтому градиент у нее отрицательный.

Прямо через

Градиент = 0 5 = 0

Прямая линия (горизонтальная) имеет нулевой градиент.

Прямо вверх и вниз

Градиент = 3 0 = undefined

Последний вариант немного сложен ... вы не можете разделить на ноль,
, поэтому градиент "прямой вверх и вниз" (вертикальной) линии "не определен".

Взлетай и беги

Иногда горизонтальное изменение называется «бегом», а вертикальное изменение - «подъемом» или «падением»:

Это просто разные слова, никакие вычисления не меняются.

.Объяснение

Gradient Boosting [демонстрация]

Повышение градиента (GB) - это алгоритм машинного обучения, разработанный в конце 90-х и все еще очень популярный. популярный. Он дает самые современные результаты для многих коммерческих (и академических) приложений.

На этой странице объясняется, как работает алгоритм повышения градиента с использованием нескольких интерактивных визуализаций.

Визуализация дерева решений

полупрозрачная целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание дерева \ (d_ \ text {tree} (\ mathbf {x}) \)

Глубина дерева:

Посмотри сверху

Мы берем двумерную задачу регрессии и исследуем, как дерево может восстановить функцию \ (y = f (\ mathbf {x}) = f (x_1, x_2) \).Поиграйте с глубиной дерева, а затем посмотрите на процесс построения дерева сверху!

Пояснение: как построено дерево?

Во-первых, давайте вернемся к тому, как работает дерево решений. Дерево решений - это довольно простой классификатор, который разбивает пространство функций на регионы по применяя тривиальное разбиение (например, \ (x_2

Повышение градиента основано на деревьях регрессии (даже при решении задачи классификации), которые минимизируют Среднеквадратичная ошибка (MSE).Выбрать прогноз для листовой области просто: чтобы минимизировать MSE, мы должны выбрать среднюю цель. значение по образцам в листе. Дерево строится жадно, начиная с корня: для каждого листа выбирается разделение, чтобы минимизировать MSE для этот шаг.

Жадность этого процесса позволяет ему довольно быстро строить деревья, но дает неоптимальные результаты. Построение оптимального дерева оказывается очень сложной (на самом деле NP-полной) задачей.

В то же время эти построенные деревья выполняют свою работу (лучше, чем думают люди). и хорошо подходит для нашего следующего шага.

Визуализация повышения градиента

Эта демонстрация показывает результат объединения 100 деревьев решений.

целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание ГБ \ (D (\ mathbf {x}) \)

Неплохо, правда? Как мы видим, повышение градиента способно обеспечить плавные подробные прогнозы путем объединения множества деревьев очень ограниченная глубина (ср.с одним деревом решений выше!).

Объяснение: что такое повышение градиента?

Начнем с того, что повышение градиента - это метод ансамбля, что означает, что прогнозирование выполняется с помощью ансамбль более простых оценщиков. Хотя эта теоретическая основа позволяет создать множество различных оценок, на практике мы почти всегда используйте GBDT - повышение градиента над деревьями решений.Это тот случай, о котором я рассказывал в демонстрации, но в принципе можно использовать любой другой оценщик вместо Древо решений.

Целью повышения градиента является создание (или «обучение») ансамбля деревьев, учитывая, что мы знаем, как обучить единое дерево решений. Этот метод называется , усиление , потому что мы ожидаем, что ансамбль будет работать намного лучше, чем единый оценщик.

Как строится ансамбль

А вот и самое интересное. Повышение градиента строит ансамбль деревьев один за другим , тогда прогнозы отдельных деревьев суммируются : $$ D (\ mathbf {x}) = d_ \ text {tree 1} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 2} (\ mathbf {x}) + ... $$

Следующее дерево решений пытается покрыть несоответствие между целевой функцией \ (f (\ mathbf {x}) \) и текущей ансамблевое прогнозирование путем восстановления остатка .

Например, если в ансамбле 3 дерева, прогноз для этого ансамбля будет следующим: $$ D (\ mathbf {x}) = d_ \ text {tree 1} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 2} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 3} (\ mathbf { Икс}) $$ Следующее дерево (\ (\ text {tree 4} \)) в ансамбле должно хорошо дополнять существующие деревья и минимизировать ошибка обучения ансамбля.
В идеальном случае мы будем счастливы иметь: $$ D (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 4} (\ mathbf {x}) = f (\ mathbf {x}).$$

Чтобы немного приблизиться к месту назначения, мы обучаем дерево, чтобы реконструировать разницу между целевая функция и текущие прогнозы ансамбля, который называется остатком : $$ R (\ mathbf {x}) = f (\ mathbf {x}) - D (\ mathbf {x}). $$ Ты заметил? Если дерево решений полностью восстанавливает \ (R (\ mathbf {x}) \), весь ансамбль дает прогнозы без ошибок (после добавления недавно обученный дерево в ансамбль)! При этом на практике этого никогда не происходит, поэтому вместо этого мы продолжаем итерационный процесс построения ансамбля.

целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание предыдущих деревьев \ (D (\ mathbf {x}) \)

остатка \ (R (\ mathbf {x}) \) и предсказание следующего дерева \ (d_n (\ mathbf {x}) \)

Посмотрите на сюжет справа.обратите внимание на то, как значения по вертикальной оси (y) уменьшаются после того, как было построено много деревьев (и остаточная становится все меньше и меньше).
Поиграв с этой демо-версией остатков, вы можете заметить некоторые интересные вещи:

  • перед добавлением дерева в ансамбль его прогнозы умножаются на некоторый коэффициент
  • этот фактор (называемый \ (\ eta \) или скорость обучения) является важным параметром ГБ (\ (\ eta = 0,3 \) в этом демо)
  • , если мы установим количество деревьев на 10 и изменим глубину: мы заметим, что по мере увеличения глубины остаток становится меньше, но он также больше шумный
  • разрывы («пики») появляются в тех точках, где дерево решений раскололось
  • чем выше скорость обучения - тем больше «шаг», сделанный одним деревом решений - и чем больше разрыв
  • на практике GBDT используется с небольшой скоростью обучения (\ (0.01

Повышение градиента для задачи классификации

Все становится интереснее, когда мы хотим построить ансамбль для классификации.

Наивный подход, скрывающий разницу между тем, «где мы находимся» и «куда мы хотим попасть», похоже, больше не работает, и все становится интереснее.

Но это тема для другого поста.

Спасибо Мике Стаббсу за вычитку этого поста.

.

Смотрите также

Scroll To Top