矩阵相乘第4页

论文阅读:矩阵乘法GEMM的cache优化,子矩阵的切分方法Anatomy of High-Performance MatrixMultiplication

矩阵乘法优化的知名论文gotopaper：矩阵乘法的优化需要将矩阵切分成子矩阵，用子矩阵相乘的结果组合为原矩阵相乘的结果：上图是拆分矩阵的方法，M表示矩阵，X方向和Y方向的两个维度都是未知的。

Vec[95]·2023-07-24 20:47

在Unity中使用Live2d插件04 模型与鼠标点击的交互，眨眼，头发甩动，表情切换

privateEyeBlinkMotioneyeBlinkMotion;接下来在start函数中实例化//眨眼eyeBlinkMotion=newEyeBlinkMotion();在update函数中更新模型即可voidUpdate(){//设置矩阵两个矩阵相乘

什么时候才能坚持做好一件事啊·2023-07-24 13:06

矩阵连乘问题

考虑3个矩阵相乘的例子，A1,A2,A3,假设这3个矩阵的维数分别为10x100,100x50,5x50若按照（（A1A2）A3）方式计算，需要的数乘次数为10x100x5+10x5x50=7500若按照

【linux嵌入式】玩家·2023-07-20 18:06

【术语解释】LoRA

SuperCOT-LoRA这里的LoRA是指：“Low-RankAdaptationofLLM”（低秩适配法），具体是指，在LLM预训练过程中，针对大规模的预训练参数矩阵（满秩矩阵）可以进行优化，即用两个低秩矩阵相乘来等效适配

从416到北京的ZMZ·2023-07-20 10:21

SiamRPN-pysot代码记录

np.hanningnumpy中的汉宁窗（2）np.outernumpy中的向量相乘补充：1：np.dot()如果碰到的是秩为1的数组，那么执行的是对应位置的元素相乘再相加;如果遇到的是秩不为1的数组，那么执行的是矩阵相乘

Yankee_13·2023-07-18 15:46

torch.bmm()和torch.matmul()函数的用法和区别，矩阵相乘

torch.bmm()和torch.matmul()都是矩阵乘法的运算函数，区别是，torch.matmul更强大。两者都可以支持3维的矩阵运算，实际是第一维只是找下标，后面2维才是矩阵，然后对应做矩阵乘法。importtorchx=torch.rand(2,3,2)#2个3x2大小的矩阵y=torch.rand(2,2,4)#2个2x4大小的矩阵#矩阵乘法的结果为2个3x4大小的矩阵print(

Guapifang·2023-07-16 12:50

python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul实现

目录1.向量和矩阵2.向量和向量乘法1.*对应对应位置相乘2.广播机制3.向量点乘np.dot3.矩阵和向量乘法1.对应位置相乘2.矩阵乘法4.矩阵矩阵乘法1.直接相乘2.np.dot5.np.dot和np.matmul的区别一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下1.向量和矩阵在numpy中，一重方括号表示的是向量vector，vector没有行列的概念。二重方括号表

·2023-07-14 11:21

python基础学习3【NumPy矩阵与通用函数【矩阵相乘+平方+广播机制+转置】+ save、load、sort、repeat、unique、鸢尾花1】

b = np.matrix([[1,7],[6,4]])np.bmat("ab")矩阵的运算矩阵特有属性：属性说明T自身转置H共轭转置I逆矩阵A自身数据的二维数据视图例如：np.matrix(a).T矩阵相乘

Twilight_小兰·2023-06-22 16:32

神经网络：全连接层转换为卷积层

卷积层与全连接层卷积层的特点：稀疏连接，权值共享全连接层的特点：每个神经元都和上一层的所有神经元相连接两者的共同点：都是由上一层的输出与参数矩阵相乘从而得到下一层的输入所以我们得以得到结论，全连接层和卷积层实际上是可以相互转换的

PyTanAI·2023-06-22 07:12

torch.matmul() 详解

前言碎碎念：一开始我以为torch.matmul所做的工作就是简单的矩阵相乘，即：假设我们有两个矩阵A和B，它们的size分别为(m,n)和(n,p)，那么AxB的size为(m,p)。

Hoper.J·2023-06-21 07:02

(opencv)图像几何变换——仿射变换

图像的仿射变换是指在空间直角坐标系中将一个二维坐标转换到另外一个二维坐标，仿射变换是一种线性变换，可以表示为线性变换（矩阵相乘）与平移过程。

yangSHU21·2023-06-19 23:32

2.04_基于矩阵分解的协同过滤推荐

TraditionalSVD:通常SVD矩阵分解指的是SVD（奇异值）分解技术，在这我们姑且将其命名为TraditionalSVD（传统并经典着）其公式如下：TraditionalSVD分解的形式为3个矩阵相乘

WziDeng(也会有发光的一天吖！)·2023-06-17 05:22

动态规划---＞矩阵连乘问题

An},其中Ai与Ai+1是可乘的，用加括号的方法表示矩阵连乘的次序，不同加括号的方法所对应的计算次序是不同的，求矩阵连乘的最佳计算次序说明：1.矩阵A和矩阵B可乘的条件：矩阵A的列数=矩阵B的行数2.矩阵相乘过程中仅涉及加法和乘法

举目沧桑·2023-06-16 00:46

探索iOS之Metal编程指南

在这里我们一起探索：Metal使用C++限制、预处理定义、动态链接配置、GPU编译配置、设备坐标系、视口坐标系、纹理坐标系、矢量类型、矩阵类型、采样器状态、矩阵相乘。

徐福记456·2023-06-14 15:22

矩阵与张量的区别

我们可以加上和减去相同大小的矩阵，只要大小兼容（（n×m）×（m×p）=n×p），就将一个矩阵与另一个矩阵相乘，以及可以将整个矩阵乘以常数。向量是一个只有一行或一列的矩阵（但见

·2023-06-13 22:36

【自制C++深度学习推理框架】卷积层的设计思路

转换卷积算法：卷积操作可由矩阵相乘代替，使用Im2Col来实现高性能卷积。减少内存带宽：通过修改计算顺序、优化缓存管理或手动调整内存布局等方法来减少内存访问量，从而提高卷积性能。

代码缝合怪·2023-06-12 20:47

矩阵、矩阵转置、矩阵相乘

functioncreateArr2(firstValue,rows,colunms){//初始值，行，列//生成初始值为firstValue，rows行，colunms列的矩阵vararr1=[],count=firstValue;for(vari=0;irows1*rows2if(arr1[0].length!==arr2.length)return;//用来存放结果的矩阵，axb的结果为a的

倘浩洋·2023-06-10 23:30

机器学习 | SVD奇异值分解

M是原始矩阵，它可以是任意的矩阵，奇异值分解就是将它分解为三个矩阵相乘。U和V是方阵，∑是不规则矩阵，但其除了对角线其他位置都是0。SVD分解就是把M矩阵先旋转再拉伸再旋转。

啦啦右一·2023-06-06 23:18

日撸 Java 三百行day32

文章目录说明day32图的连通性检测1.思路1.1矩阵表示1.2.矩阵相乘1.3结合矩阵运算思考图的连通性。

fulisha_la·2023-04-19 08:48

lesson7 part5 RNN

我们学习了包含有仿射函数组成的三明治夹层（就是矩阵相乘，更通用的叫法），夹层里还有像ReLU这样的非线性运算的神经网络。我们学习了这些计算的结果叫激活值。在计算中，模型需要学习的内容，称之为参数。

不愿透露身份的美凌格·2023-04-18 01:48

奇异值分解

奇异值分解是一类矩阵分解方法，它能够将一个大矩阵转化成几个小矩阵相乘的形式，这些小矩阵中蕴含着大矩阵的很多重要特征。

光的文明·2023-04-17 20:43

浅层神经网络，以向量的形式表示神经网络的正向输出，激活函数比较，神经函数的反向传播，权重随机初始化

单个样本的浅层神经网络正向传播矩阵运算过程：输入层到隐藏层的正向传播计算公式：从隐藏层到输出层的正向传播计算公式为：其中a[1]为：将上述表达式转换成正向传播矩阵运算的形式：对于m个训练样本，我们也可以使用矩阵相乘的形式

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

Pytorch 如何高效使用GPU

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。

血_影·2023-04-15 18:33

Hadamard Product（哈达玛乘积）

不同于传统矩阵相乘计算方式，它是对应矩阵元素相乘，值得注意的是两个相乘的矩阵必须行列数相同。在Pytorch中的具体操作是torch.mul（详情点击）。当然，Numpy中也能计算就是*这个运算。

奥瑞给给~~·2023-04-14 13:27

线性代数-程序员的线性代数-矩阵乘法的性质与矩阵的转置（4.9-4.11）

背景和目标背景，继续进行线性代数的研究和总结目标，了解矩阵的基础操作划重点4.9矩阵乘法的性质乘法分配率乘法结合律不支持交换律矩阵相乘，非常关注形状4.10矩阵的转置概念（为了进行矩阵相乘，才出现了矩阵转置的概念

感性企鹅·2023-04-12 07:45

python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul

一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下1.向量和矩阵在numpy中，一重方括号表示的是向量vector，vector没有行列的概念。二重方括号表示矩阵matrix，有行列。代码显示如下：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])a.shape#(3,)b=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])b.shape#(2,3)c=np

ViviranZ·2023-04-10 15:45

python矩阵乘法全面解读,python矩阵乘法常用代码

矩阵乘法，顾名思义是矩阵的乘法，矩阵相乘的含义是两个向量的积，在Python中一般以乘号或括号表示。与常用的加、减、乘、除运算不同，矩阵乘法只能用于对给定矩阵进行乘法运算，不能进行除法运算。

菩提本无树007·2023-04-10 05:40

29.深度学习模型压缩方法-3

29.1后端压缩（1）低秩近似在卷积神经网络中，卷积运算都是以矩阵相乘的方式进行对于复杂网络，权重矩阵往往非常大，非常消耗存储和计算资源低秩近似就是用若干个低秩矩阵组合重构大的权重矩阵，以此降低存储和计算资源消耗

大勇若怯任卷舒·2023-04-09 17:30

Android中级——色彩处理和图像处理

色彩处理通过色彩矩阵处理色彩矩阵介绍图像的RGBA可拆分为一个4行5列的矩阵和5行1列矩阵相乘其中4行5列矩阵即为ColorMatrix，可通过调整ColorMatrix间接调整RGBA第一行abcde

松仔log·2023-04-09 04:54

线性代数——矩阵

超级种码·2023-04-08 21:20

torch.matmul()、torch.mul()等函数使用法则

一、torch.matmul()函数torch.matmul()函数可以用于1维向量×1维向量，1维向量×2维矩阵，2维矩阵×1维向量，矩阵相乘等不同情况。现将相关案例进行介绍方便日后回顾。

奋进的LY·2023-04-06 20:02

Pytorch矩阵乘法之torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别

的区别一、简介torch.mul(a,b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1,2)，b的维度是(1,2)，返回的仍是(1,2)的矩阵；torch.mm(a,b)是矩阵a和b矩阵相乘

irober·2023-04-06 20:02

日撸 Java 三百行（8-14天）

目录day08：矩阵相乘day09：while语句day10：综合任务day11:顺序表（一）day12：顺序表（二）day13：链表day14：栈day08：矩阵相乘在计算机中，矩阵实际上就是二维数组

一个人568·2023-04-05 14:22

【线性代数】深入理解矩阵乘法、对称矩阵、正定矩阵

想了好半天没想出来，结果一翻答案，竟然是按照特征值证明的，两个矩阵相乘，特征值也相乘吗？

记录无知岁月·2023-04-04 22:44

Python numpy函数：dot（）用法（简单直观）

线性代数中矩阵相乘，被称为点积运算（DotProduct），又称为内积。

胡涂涂~·2023-04-01 01:23

CMU15-445 Lab0 - C++ Primer

Lab0-C++Primer个人笔记unique_ptr、矩阵相乘、gdb等。

mrxs·2023-03-31 08:22

python中矩阵、数组使用@的含义

1.当@连接的两项为数组时，有两种计算形式：（1）符合矩阵运算维度：（m×n）维×（n×y）维=（m×y）维运算方式与矩阵相乘类似：对应位置相乘再相加，运算期间类类型都为数组例子见下：a=np.arange

Nefu_lyh·2023-03-30 13:20

OpenGL学习

向量与矩阵向量向量与标量运算点乘叉乘矩阵矩阵相乘矩阵与向量相乘向量在OpenGL中，向量是一个数学概念，用于描述空间中的方向和大小。

童萌依然·2023-03-28 07:43

embedding层思路

首先进行词典的构造，将出现少的词筛选后构造成词典，词典中每个词都有对应的ID值，有了词典就可以构造one-hot向量表示，one-hot与[词典长度，词向量维度]矩阵相乘可以获得词向量，词向量再输入到网络中

华小锐·2023-03-15 21:59

【深度学习】激活函数

没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。即使叠加了若干层，还是个矩阵相乘。2.激

DonngZH·2023-02-25 08:23

CUDA编程接口：共享存储器实现矩阵相乘

任何用访问共享存储器取代访问全局存储器的机会应当被发掘，如下面的矩阵相乘例子展示的那样。下面的代码是矩阵相乘的一个直接的实现，没有利用到共享存储器。每个线程读入A的一行和B的一列，然后计算C中对应的元

zbxzc·2023-02-22 09:27

CUDA编程接口:异步并发执行的概念和API

niefeng111·2023-02-22 09:49

3. 2019-02-14 运算与决策

not&&andthefirst||orthefirst4.赋值运算符左分配左箭头，等于号，>5.其他特殊运算符：区间%in%返回布尔值%*%矩阵与转置矩阵相乘Part2决策1.if,else,e

ABYYU·2023-02-17 13:19

numpy库进行矩阵运算

importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[0,1],[2,3]])print("矩阵相乘{}".format(np.dot(a,b)))print

朱磅强·2023-02-07 10:13

数学基础--旋转矩阵的推导

2、推导过程在介绍旋转矩阵之前，先介绍一下两个矩阵相乘的示意图如下图所示：旋转矩阵的旋转其实包含两种意思，一是在同一个坐标系下，向量的旋转；二是坐标系的旋转，使得同一向量在不同的坐标系下有不同的坐标。

jimte_pro·2023-02-07 07:53

SVD及其在PCA中的应用

1628584413921520630&wfr=spider&for=pc一、基础知识1.矩阵x向量(一)用一个矩阵乘以向量，如Ax，表述如下：如果把矩阵的行解释为坐标系的基向量，矩阵与向量相乘（或向量与矩阵相乘

不贪心_9eab·2023-02-06 19:24

(二十四) opencv中mat矩阵相乘

1、点乘--A*BA*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的，即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算，要求A的列数等于B的行数时，才能定义两个矩阵相乘。

li三河·2023-02-01 10:03

Python——矩阵相乘（采用矩阵相乘数学计算方法实现）（tkinter实现）【2021-08-03】

Python——矩阵相乘（采用矩阵相乘数学计算方法实现）（tkinter实现）1.multipmatrix.py2.结果示例[功能模块作者]CSDN用户（TDTX），TDTX主页——负责矩阵相乘功能【矩阵相乘

TDTX·2023-01-30 17:03

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