np.dot

Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()

上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是
Cheer-ego·2024-09-08 16:01

Python 矩阵乘法

第一个是np.dot()函数，第二个是np.matmul()函数以及@符号。这里我们简单说一下它们的区别，np.matmul()函数与@符号是等价的。
勤奋的大熊猫·2024-02-19 15:58

the different between np.dot and np.multiply

np.dotisthedotproductoftwomatrices.|AB|.|EF||A*E+B*GA*F+B*H|＝|CD||GH||C*E+D*GC*F+D*H|Whereasnp.multiplydoesanelement-wisemultiplicationoftwomatrices.|AB|⊙|EF||A*EB*F|=|CD||GH||C*GD*H|Whenusedwithnp.su
uurr·2024-02-12 21:19

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp
morie_li·2024-02-08 20:23

运算库之numpy(矩阵运算)

ndaray相加减方法二：matrix类型数据转换，然后相加减矩阵的乘法要求：相互计算的矩阵之间存在要求及A*B，则A的shape为（m，n），B的shape为（n，l）方法一：ndarray计算采用点乘方法np.dot
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:57

Optional Lab: Multiple Variable Linear Regression

Goals扩展回归模型例程以支持多维特征扩展数据结构以支持多维特征重写prediction、cost和gradient例程以支持多维特征利用NumPy的np.dot对其实现进行矢量化以提高速度和简洁性ToolsInthislab
gravity_w·2024-01-24 04:10

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。
?LAST·2024-01-22 03:56

69、python - 利用向量内积来优化卷积运算

这一节介绍下如何对卷积的乘累加进行一次优化：我们利用np.dot来进行优化。np.dotnp.dot是numpy库提供的一个函数，用来计算两个向量的点积，或者叫内积。那什么是内积呢？
董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:05

np.dot

importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])np.exp(a)np.log(a)np.abs(a)np.square(yhat-y)np.sum,np.dot,np.multiply
水星no1·2024-01-12 16:40

回归模型代码实现

importnumpyasnp#定义一组自变量，每条数据最后一列为bx=np.array([[1,1,1,1],[1,2,3,1],[2,2,4,1],[2,3,5,1]])#定义w，其中b的值为0.5y=np.dot
蛰伏GR·2024-01-06 05:13

numpy矩阵常用操作函数

#矩阵转置matrix.Tmatrix.T.shape#矩阵加法matrixA+matrixB#矩阵减法matrixA-matrixB#矩阵乘法np.dot(matrixA,matrixB)#生成单位
JSU_曾是此间年少·2023-12-21 07:54

深度学习记录--广播(Broadcasting)

的矩阵要和常数b相加，广播使得常数b扩展成一个1*n的矩阵一个m*n的矩阵要和常数b相乘，广播使得常数b扩展成一个m*n的矩阵一些例子importnumpyasnpa=np.random.randn(2,3)b=np.dot
蹲家宅宅·2023-12-03 20:10

torch onnx 权重对比一致性

,tensor2):t1=tensor1.reshape(-1)t2=tensor2.reshape(-1)n1=np.linalg.norm(t1)n2=np.linalg.norm(t2)cos=np.dot
zhaosuyuan·2023-12-03 19:06

NLP中两个词向量间余弦相似度的求解方式

#1.通过numpy库计算余弦相似度：importnumpyasnpdefcosine_similarity(vector1,vector2):dot_product=np.dot(vector1,vector2
MilkLeong·2023-11-28 19:12

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标
LittleSeedling·2023-11-23 19:27

【自学记录】深度学习进阶：自然语言处理（第一章 神经网络的复习）

需要注意的点是np.dot(),当参数是一维数组时，计算向量内积；当参数是二维数组时，计算矩阵乘积。>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3])>>>x.
__0077·2023-11-22 02:55

Python的点乘*和相乘np.dot的区别？『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』

首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释Recallthat“np.dot(a,b)”performsamatrixmultiplicationonaandb,whereas“a*b”performsanelement-wisemultiplication
「已注销」·2023-11-17 07:32

【Python 零基础入门】Numpy 常用函数 通用函数 & 保存加载

【Python零基础入门】内容补充4Numpy常用函数通用函数&保存加载概述通用函数np.sqrt平方根np.log对数np.exp指数np.sin正弦点积和叉积np.dot点积叉积矩阵乘法np.matmul
我是小白呀·2023-11-09 23:57

python 和 pytorch中的矩阵乘法

python矩阵有两种形式：array和matrix对象，本篇文章主要介绍np.array()和np.mat()这两种类型矩阵做乘法时的异同这两种数据类型均有三种操作方式：乘号*np.dot()或@np.multiply
Da_Shan_·2023-11-06 12:22

numpy — 线性代数

dotNumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数x=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])y=np.array([[6.,23.],[-1,7],[8,9]])x.dot(y)#相当于np.dot
_aLIEz·2023-10-19 07:49

Python应用-矩阵乘法-特征提取

特征提取特征矩阵权重矩阵举例说明代码展示常规运算importnumpyasnpmatrix1=np.array([[1,2],[3,4]])matrix2=np.array([[5,6],[7,8]])result=np.dot
一只天蝎·2023-10-15 23:16

矩阵乘法区别

@，matmul，dot，multiply区别tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)=A@C都属于矩阵乘法，而tf.multiply(A,C)=A*C或者tf.multiply(A,A)=
站成一棵树哇·2023-10-03 04:05

乘法运算（np.dot和*）在矩阵和数组上的简单区别----python

=1(dim0)np.dot(a,b)#ValueError:shapes(1,2)and(1,2)notaligned:2
抽象派大师·2023-10-03 04:34

WED笔记

神经网络与深度学习笔记要点在numpy中矩阵乘法与点乘:1.1矩阵乘法np.dot(a,b)=a@b其中矩阵a的列和b的行数相等看一下下面的这两个随机数组“a”和“b”：a=np.random.randn
挥手致何意·2023-10-03 04:58

Python 中数组、矩阵和元素乘法区别（dot、multiply等）

元素乘法：常用a*b或np.multiply(a,b)完成元素乘法，即对应元素相乘矩阵乘法：常用np.dot(a,b)或a.dot(b)或np.matmul(a,b)或a@b或a*b（ab为矩阵）完成，
蝴蝶飞努力追·2023-10-03 04:54

【python】np.multiply()函数、np.multiply()函数、星号（*）

np.multiply()函数函数作用：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致np.dot()函数函数作用：对于秩为1的数组，执行对应位置相乘，然后再相加；对于秩不为1的二维数组，执行矩阵乘法运算
JaxHur·2023-09-03 15:09

06-Numpy基础-线性代数

NumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数（既是一个数组方法也是numpy命名空间中的一个函数）x.dot(y)等价于np.dot(x,y)@符（类似Python3.5）也可以用作中缀运算符，进行矩阵乘法
风瑟·2023-08-25 06:08

内积inner product、外积outer product、哈达玛积element-wise product

几何意义：numpy中使用np.dot
BarbaraChow·2023-08-12 02:26

Python计算余弦相似度

importnumpyasnpdefcosine_similarity(a,b):"""计算向量a和向量b的余弦相似度"""dot_product=np.dot(a,b)#向量点积norm_a=np.linalg.norm
xjhqre·2023-07-25 18:03

numpy 求向量夹角 区间 [-pi, +pi]

从而避免了特殊值带来的角度错误；实例：#初始化向量a=np.array([-1.0,1.0])b=np.array([0.0,1.0])#单位化（可以不用这一步）a/=norm(a)b/=norm(b)#夹角cos值cos_=np.dot
ephramliu·2023-07-23 12:43

两行代码实现协方差矩阵

np.random.rand(2,4)x=np.array([[0,-1],[1,1],[2,2],[3,3]]).T#自己编写的函数mean=np.mean(x,axis=1,keepdims=True)ccc=np.dot
悟器大叔·2023-07-18 21:26

SiamRPN-pysot代码记录

1.一些简单函数的记录（1）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;
Yankee_13·2023-07-18 15:46

python实现基于SVD矩阵分解的电影推荐系统设计

SVD是一种矩阵分解技术，通过将空间维数从N维降到K维（其中Ki',data,data))similarity=np.dot(movie_row,data.T)/(magnitude[index]*magnitude
带我去滑雪·2023-07-16 12:24

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

【深度学习】4-3 误差反向传播法 - Affine/Softmax层的实现

Affine层神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算(也就是Y=np.dot(X,W)+B)在几何学领域被称为“仿射变换”。因此，这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。
loyd3·2023-06-20 20:34

numpy 一维矩阵乘法

importnumpyasnpA=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])#A的shape为（3，2）B=np.array([[7],[8]])#B的shape为（2，1）np.dot
旺仔菜菜·2023-06-20 10:54

Python十行代码实现简单卡尔曼滤波（Kalman Filter）

文章目录关键代码解释例子关键代码importnumpyasnp#一步预测defkf_predict(X0,P0,A,Q,B,U1):X10=np.dot(A,X0)+np.dot(B,U1)P10=np.dot
Canvaskan·2023-04-18 13:25

python和向量化

为什么要向量化：使用for循环运行时间是使用向量运算运行时间的约300倍我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替，对于单次迭代，梯度下降算法流程如下所示：Z=np.dot(w.T,X)+bA
泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

educoder 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

utf8importnumpyasnp#msedefmse_score(y_predict,y_test):#*********Begin*********#m=len(y_predict)a=y_test-y_predictmse=np.dot
木右加木·2023-04-17 04:04

马尔科夫链与状态转移矩阵中的稳态概率算法

状态转移矩阵A=[[0.9,0.05,0.05],[0.1,0.8,0.1],[0.1,0.15,0.75]]阶段n步=状态转移矩阵A阶段n1步=np.dot(状态转移矩阵A,状态转移矩阵A)whilenot
冬眠的关刀·2023-04-15 13:33

Numpy 中的矩阵向量乘法

结论：元素乘法：np.multiply(a,b)矩阵乘法：np.dot(a,b)或np.matmul(a,b)或a.dot(b)唯独注意：*，在np.array中重载为元素乘法，在np.matrix中重载为矩阵乘法
zouxiaolv·2023-04-10 15:29

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

NumPy（数组转置和轴对换）

矩阵转置利用np.dot计算矩阵内积矩阵内积对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置。
GHope·2023-04-07 04:14

dot函数小记

,b为一维向量，则此函数返回的是两个向量的内积importnumpyasnpa=[1,2,3,4,5,6,7]b=[7,6,5,4,3,2,1]a=np.array(a)b=np.array(b)c=np.dot
weixin_44475097·2023-04-01 01:00

np.dot()函数的用法详解

例1：importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([2,3,4,5,6,7,8])result=np.dot(
iiChor Jum·2023-04-01 01:28

Python numpy函数：dot（）用法（简单直观）

，特别需要注意的一点是：矩阵X1和矩阵X2进行点积运算，其中X1和X2对应的维度（通俗点说，第一个矩阵的列数，和第二个矩阵的行数要相等）的元素个数必须保持一致，计算过程见下图在numpy中点积运算，用np.dot
胡涂涂~·2023-04-01 01:23

Numpy终极总结02-二维运算

print(b)>>>[[11]>>>[01]]>>>[[01]>>>[23]]乘法运算-矩阵的两种乘法一个是原位相乘一个是对应行×列求和a=[[11][01]]b=[[01][23]]c=a*bd=np.dot
董汇标MINUS·2023-03-30 14:52

PCA 主成分分析

fromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltrng=np.random.RandomState(5)data=np.dot
smartjiang·2023-03-25 00:13

Scipy练习(5.30作业)

Ex10-1#Ex10-1importnumpyasnpm=5n=4A=np.random.rand(m,n)b=np.random.rand(m,1)np.dot(A.T,A)#FindleastsquareofAx
Pessimist_34ad·2023-03-17 09:02

神经网络大题（一）

因素（特征）特征值权重阈值是否身体是否健康√48工具是否备齐√6是否周末√2是否晴朗√314题解答如下：importnumpyasnpx=[0,1,0,1]w=[4,6,2,3]h=8y=np.dot(
小熊打哈欠了·2023-02-24 07:23
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