我們上一篇已經詳細的分析了利用雅克比矩陣可以由給出的關節速度求解末端執行器的速度,除此之外,雅克比矩陣還可以體現末端執行器上施加的力和關節上施加的力矩之間的關系。今天主要介紹的就是這種關系。 在這之前,先說兩點后面要用到的知識: (1)虛功原理:對於一個物體,只需要考慮主動力,不用 ...
標題取得有點寬泛,本次主要探討:在梯度下降中雅可比矩陣是用來干嘛的以及我們為什么要在反向傳播里使用雅可比矩陣 雅可比矩陣與線性近似 一元函數的線性近似 現在有一個共識:函數在某一點處的導數是它在這一點處的切線的斜率 設有一點x ,在x 附近構造函數f x 的一個近似: 其中,f x 是函數在x 處的導數。 該近似函數其實是以f x 為斜率的直線,直線在x 處於原函數重合,具有相同的斜率,故稱其是原 ...
2021-10-23 11:40 3 1207 推薦指數:
我們上一篇已經詳細的分析了利用雅克比矩陣可以由給出的關節速度求解末端執行器的速度,除此之外,雅克比矩陣還可以體現末端執行器上施加的力和關節上施加的力矩之間的關系。今天主要介紹的就是這種關系。 在這之前,先說兩點后面要用到的知識: (1)虛功原理:對於一個物體,只需要考慮主動力,不用 ...
Squares methods”。我們今天主要介紹雅克比矩陣在正運動學中的推導和應用。可能會用到一些我以前寫的 ...
在向量微積分中,雅可比矩陣是一階偏導數以一定方式排列成的矩陣,其行列式稱為雅可比行列式。雅可比矩陣的重要性在於它體現了一個可微方程與給出點的最優線性逼近。因此,雅可比矩陣類似於多元函數的導數。 定義 在向量分析中,雅可比矩陣是函數的一階偏導數以一定方式排列成的矩陣,其行列式稱為雅可比 ...
標量、向量、矩陣、張量之間的聯系 在深度學習中,大家肯定都知道這幾個詞:標量(Scalar),向量(Vector),矩陣(Matrix),張量(Tensor)。但是要是讓我們具體說下他們,可能一下子找不出頭緒。下面介紹一下他們之間的關系: 標量(scalar) 一個標量 ...
深度學習中Embedding的理解 一、總結 一句話總結: Embedding就是把高維的one-hot進行降維的過程。 1、Embedding的概念引入? 1)、一維列表也不行,二維稀疏矩陣也不行,怎么辦呢?這里就引入了Embedding的概念,由密集向量表示,實現降維 ...
這學期為數不多的精讀論文中基本上都涉及到了Embedding這個概念,下面結合自己的理解和查閱的資料對這個概念進行一下梳理。 ======================================================== 在自然語言處理領域,由於計算機並不直接處理文本,需要 ...
什么是深度學習里的Embedding? 這個概念在深度學習領域最原初的切入點是所謂的Manifold Hypothesis(流形假設)。流形假設是指“自然的原始數據是低維的流形嵌入於(embedded in)原始數據所在的高維空間”。那么,深度學習的任務就是把高維原始數據(圖像,句子 ...
https://tech.meituan.com/deep_learning_ocr.html 背景 計算機視覺是利用攝像機和電腦代替人眼,使得計算機擁有類似於人類的對目標進行檢測、識別、理解、跟蹤、判別決策的功能。以美團業務為例,在商家上單、團單展示、消費評價等多個環節都會涉及計算機視覺 ...