内积

numpy常见方法使用

numpy常见方法常见方法（查表）广播机制标量和数组二维数组之间的操作基本运算向量内积向量范数和矩阵范数矩阵乘法python基础内容（点击查看）numpy生成数组方法（以下内容均是个人理解，如有偏差，请多多指教
小王做笔记·2023-01-17 08:54

【python与数据分析】NumPy数值计算基础1——numpy数组及其运算

、测试两个数组的对应元素是否足够接近三、修改数组中的元素值四、数组与标量的运算五、数组与数组的运算六、数组排序七、数组重复八、数组转置九、数组所有元素累计和与累计积十、数据的集合运算十一、数组的点积/内积运算十二
数据人的自我救赎·2023-01-17 08:54

机器学习—卷积神经网络

卷积神经网络卷积池化层整体架构经典网络架构感受野卷积中输入的是三维数据：h*w*c（channel）整体架构：输入层、卷积层、池化层、全连接层卷积如图像数据维度为三维，32*32*3，取其中一小块区域进行特征提取；然后根据该区域的值与权重进行内积
阿楷不当程序员·2023-01-16 10:11

Python中numpy.linalg库常用函数

库常用函数简单记录所遇到的numpy库内置函数矩阵与向量积①np.linalg.dot()两组数组的点积②numpy.vdot(a,b)返回两个向量的点积③np.inner(a,b)np.outer(a,b)计算向量或矩阵的内积外积
阿磊的MD记录簿·2023-01-15 12:27

泛函分析笔记3：内积空间

本章要讲的内积可以看成是更加统一的定义，因为从内积我们可以导出范数，进而导出距离。
Bonennult·2023-01-15 07:31

泛函分析 01.01 距离空间-绪论

第一章距离空间§01.01绪论从分析、代数中的问题到泛函分析主要目标：了解和掌握空间理论(包括距离空间、赋范空间、内积空间)和线性算子理论(包括线性算子空间、线性算子谱分析)中的基本概念和基本理论；运用全新的
longji·2023-01-15 07:26

泛函分析中的向量空间

一、向量空间背景(1)具有如下点内积或标量内积的实数域RRR上的欧式空间RNR^NRN：⟨u,v⟩=uTv=u0v0+u1v1+⋯+uN−1vN−1=∑i=0N−1uivi\langle\boldsymbol
WHS-_-2022·2023-01-15 07:21

深度学习 第五次 CNN卷积神经网络

1.卷积层和赤化层卷积层：提前图像中的特征对输入图像和滤波矩阵做内积的操作叫做卷积。
木丶濯·2023-01-14 15:50

pytorch的matmul怎么广播

1）如果是两个1维的，就向量内积；2）如果两个都是2维的，就矩阵相乘3）如果第一个是1维，第二个是2维；填充第一个使得能够和第二个参数相乘；如果第一个是2维，第二个是1维，就是矩阵和向量相乘；例：a=torch.zeros
weixin_34301132·2023-01-14 13:10

机器学习中的数学基础 DAY 2

目录向量、矩阵、张量向量与矩阵运算矩阵的逆与伪逆行列式性质矩阵分解向量、矩阵、张量张量（英语：Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积
Heiko_Lee·2023-01-14 10:28

欧几里得空间

文章目录1欧几里得范数2距离3标准内积4柯西-施瓦茨不等式5正交6叉乘7平行四边形法则8欧几里得运动  线性空间里最重要的就是欧几里得空间了，这是线性代数学习绕不过去的槛。
醒过来摸鱼·2023-01-14 10:24

Numpy系列（七）：函数库之4线性代数

Numpy系列目录文章目录一、简介二、思维导图三、Numpy线性代数1矩阵和向量乘1.1矩阵乘法1.2内积外积1.3点积1.4向量叉乘1.5张量积2分解2.1Cholesky分解2.2QR(正交三角)分解
hustlei·2023-01-14 10:53

【推荐系统】Faiss index选择

我所关心的pointsIndexIVFPQ、IndexIVFFlat支持Gpu；IndexFlatIP（内积距离）支持Gpu；CPU支持并发搜索（batchsearch），GPU不
littlemichelle·2023-01-14 09:39

Faiss(二)基础索引

基础索引MethodClassnameindex_factoryMainparamExhaustiveComments精确搜索--L2IndexFlatL2"Flat"d--向量维数是暴力搜索精确搜索--内积
猿气卷心菜少女·2023-01-14 09:06

分类模型(分类的原理、权重向量的求解、感知机、逻辑回归、似然函数、对数似然函数、似然函数的微分、线性不可分)

分类模型意义：对带有标签的数据进行学习，实现数据的分类1.内积（分类的原理）内积公式：x⋅y=x1y1+x2y2+...+xnyn
奋进的小hang·2023-01-13 08:35

《深度学习从0开始》

1.感知机给定输入x,权重w,和偏移b,感知机输出：o=σ(+b)o=\sigma(+b)o=σ(+b)(表示向量w和x做内积）σ(x)={1ifx>0−1otherwise\sigma(x)=\left
VictoryZhou_·2023-01-12 11:47

几何代数(Geometric Algebra 也叫克利福德代数 Clifford Algebra)简介

IntroductiontoCliffordAlgebra）©fromJohnDenker\\[1em]人物介绍克利福德克利福德代数（Cliffordalgebra-CA），又称几何代数（Geometricalgebra-GA），综合了内积和外积两种运算
学而思，思而在！讷于言，敏于行！·2023-01-12 08:52

CUDA 及其 golang 调用 - 从入门到放弃 - 1. 初见

NVIDIAGeForceGTX1050cuda10.2.89windowsvisualstudio2017windowsSDK10.0.14393.0go1.13.4windows/amd64我们在文件lib.cu中实现一个GPU计算的浮点数向量内积函数
Platanuses·2023-01-12 00:36

向量内积的尽头

上一回真是一点牌面都没有，所以这里做出一些优化。优化一：将cudaMalloc申请的显存地址保存在上下文里重复利用优化二：启用多线程constsize_tNTB=256;constsize_tEXT=8;#definedivCeil(a,b)(((a)+(b)-1)/(b))structCtx{float*xd,*yd,*rd;size_tn;};extern"C"__declspec(dllex
Platanuses·2023-01-12 00:34

真·向量内积的尽头

经过上一回的努力，我们终于将GPU计算的时间缩减到同CPU一个数量级，但是发现内存和显存之间的memcpy成了最主要的性能损耗。一、固定内存这里有一个惊人的事实，从分页的虚拟内存中的地址复制到显存，需要经过两次复制，中间需要复制到非分页的固定内存地址。同时，CUDA还提供了cudaMallocHost以分配固定内存，我们可以申请这样的内存并将其地址赋予golang中的slice，在golang端直
Platanuses·2023-01-11 22:59

线性代数 --- 个人文章索引

线性代数过程中的所有学习文章索引1，向量，矩阵（vectorandMatrix）1.1，基本概念什么叫线性组合LinearCombination线性相关与线性无关矩阵的列视图与行视图1.2，向量向量的内积
松下J27·2023-01-11 22:29

【全基因组关联分析GWAS专题1】——群体结构

自然群体内性状变异和遗传变异丰富，群体内积累许多重组和突变信息，使用GWAS定位的分辨率大大提高；使用人工设计群体进行
菌小落·2023-01-11 17:51

python中行向量与列向量问题（基于torch）（醍醐灌顶系列）

示例一：示例二：结论：如果你想在计算机中区分行向量或者列向量的话，必须用矩阵来表示（如上面示例二中的4*1矩阵E），如果只是一个向量的话，从计算机角度就默认理解为一维数组（这个一维数组可以参与内积运算）
c_0934·2023-01-11 13:13

rbf神经网络_神经网络设计（第十六章-径向基网络）

第一，在REF网络的第一层，我们计算了输入向量和权值矩阵的行向量之间的距离，而不是计算权值和输入的内积（矩阵相乘），这与LVQ网络相似。第二，RBF对偏置采用乘积而非加的方式。
weixin_39751453·2023-01-11 11:50

Gram 矩阵性质及应用

v1,v2,…,vn是内积空间的一组向量，Gram矩阵定义为：Gij=⟨vi,vj⟩，显然其是对称矩阵。
weixin_30784501·2023-01-11 11:15

P5 内积 -- 通讯原理

目录内积内积和傅里叶变换正交能量帕瑟瓦尔定理互能量一内积定义：任意信号内积定义为：如果都是实信号例：二内积和傅里叶变换的关系傅里叶变换和逆变换本质上就是求两个函数的内积傅里叶变换傅里叶逆变换时域的内积等于频域的内积假设则例
明朝百晓生·2023-01-11 06:05

线性代数：矩阵空间的理解

赋范线性空间满足完备性，就成了巴那赫空间；赋范线性空间中定义角度，就有了内积空间，内积空间再满足完备性，就得到希尔伯特空间。总之，空间有很多种。
xdy1120·2023-01-10 16:43

【矩阵论】8. 常用矩阵总结——镜面阵，正定阵

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:06

【矩阵论】5. 线性空间与线性变换——线性空间

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:35

【矩阵论】8. 常用矩阵总结——单阵，正规阵，幂0阵，幂等阵，循环阵

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:34

【矩阵论】8. 常用矩阵总结——秩1矩阵，优阵(单位正交阵)，Hermite阵

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:34

【矩阵论】5. 线性空间与线性变换——生成子空间

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:33

【矩阵论】内积空间与等距变换（2）

内积空间与等距变换之正交补空间与等距变换一.正交补空间的定义及概念1.正交关系的定义（1）向量正交于子空间若某空间V中的向量α垂直于V的子空间W中的任意一个向量，就说该向量α垂直于子空间W。
kodoshinichi·2023-01-10 15:03

【矩阵论】5. 线性空间与线性变换——线性映射与自然基分解,线性变换

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵，二次型，矩阵合同，正定阵，幂0阵，幂等阵，矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识
AmosTian·2023-01-10 15:59

【计算机视觉】代码实现卷积操作（代码实现）

相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向
秋天的波·2023-01-10 14:50

FM系列—DeepFFM、DeepFM 结构详解

通过FM系列—FM+FFM详解我们知道：FM通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特征组合。虽然理论上来讲FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度的原因一般都只用到了二阶特征组合。
zhong_ddbb·2023-01-09 13:45

推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践

之前介绍的因子分解机(FactorizationMachines,FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特征组合。最终的结果也非常好。
weixin_33755554·2023-01-09 13:13

DeepFM模型理论和实践

之前介绍的因子分解机(FactorizationMachines,FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特征组合。最终的结果也非常好。
人鱼线·2023-01-09 13:40

python实现卷积操作

0.前言卷积神经网络与全连接神经网络类似,可以理解成一种变换,这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成.本文就“卷积”部分稍作介绍.1.卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算,是两个实质函数之间的一种数学运算
uodgnez·2023-01-09 06:56

点积，内积，哈达玛积的区别

它是欧几里得空间的标准内积两个向量a=[a1
SaltyFish_Go·2023-01-09 00:47

LaTeX 常用数学符号 内积、求和、大于等于、属于

数学符号LaTeX\xi\eta\geq或\ge\leq或\le内积符号<>\langle***\rangle\in叉乘m\timesr求和\sum\frac{1}{2}\Sigma\sigma\bar
热爱生活的菇凉·2023-01-09 00:44

矩阵的投影、线性拟合与最小二乘法

分别是行空间、零空间、列空间和左零空间(A转置的零空间).所谓A矩阵的行空间就是矩阵的行向量的线性组合，它与零空间正交(即向量垂直，内积为0)。
superSmart_Dong·2023-01-08 19:26

机器学习（西瓜书）10、降维与度量学习

密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，谓可远观而不可亵玩焉...训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易
Handsome_Zpp·2023-01-08 19:55

Mathematics for Machine Learning学习笔记—3 解析几何

这一章主要讲了内积、范数、投影和正交化。几何向量的长度和角度。
名称已存在存在·2023-01-07 21:08

numpy reshape函数_数据处理利器NumPy初识（三）

ndarray数据运算NumPy中ndarray的数据运算包括基本标量数据运算、向量矩阵内积计算
weixin_39675963·2023-01-07 15:16

线性代数基础

参考书籍：机器学习线性代数基础张雨萌向量是由n个数组成的n行1列或1行n列的有序数组向量点乘（内积，数量积）：运算结果是一个标量，可以计算两个向量间的夹角以及a向量在b向量方向上的投影，点积的意义是测量两个向量同向的程度
S L N·2023-01-06 17:38

Keras高级API:实现自定义函数和层

问题分析Keras是一个高度封装的库，它的优点是可以进行快速的建模，缺点是它不处理底层运算，如张量内积等。
xdhe1216·2023-01-06 15:28

【华为OD机试真题 JAVA】构成的正方形数量

(内积为零的两个向量垂直)输入描述:第一行输入为N，N代表坐标数量，N为正整数。
若博豆·2023-01-06 08:15

SVM的核函数

DSigmoid核函数正确答案是：Banalysis支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算
加油上学人·2023-01-05 08:15

svm——核函数

核函数的定义：设x,z∈X,X属于R（n）空间,非线性函数Φ实现输入间X到特征空间F的映射,其中F属于R（m）,n其中：为内积,Φ(x)为映射函数。（内积：物理含义是衡量两个向量的相似性。
凯旋的铁铁·2023-01-05 08:44
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