Описание тега inner-product
В линейной алгебре внутреннее пространство продукта - это векторное пространство с дополнительной структурой, называемой внутренним продуктом. Эта дополнительная структура связывает каждую пару векторов в пространстве со скалярной величиной, известной как внутреннее произведение векторов. Внутренние продукты позволяют строго вводить интуитивно понятные геометрические понятия, такие как длина вектора или угол между двумя векторами.
1
ответ
Внутреннее произведение матрицы Python
Я пытаюсь решить вопрос ниже: ''' Take in two matrices as numpy arrays, X and Y. Determine whether they have an inner product. If they do not, return False. If they do, return the resultant matrix as a numpy array. ''' со следующим кодом: def mat_in…
07 июл '17 в 19:21
1
ответ
std::inner_product в 4 раза быстрее, чем ручной, но SIMD не используется?
Мне было интересно как std::inner_product() выполняет по сравнению с ручным вычислением точечного произведения, поэтому я сделал тест. std::inner_product() был в 4 раза быстрее, чем ручная реализация. Я нахожу это странным, потому что на самом деле …
08 авг '14 в 10:42
1
ответ
Как выровнять веса во внутреннем слое продукта в кафе?
Я начал с Caffe и побежал хорошо.Мне нужно уравновесить вес в inner product layer, Forward_cpu функция выражает weight, но я не знаю, как это исправить.forward_cpu Функция определяется следующим образом: template <typename Dtype> void InnerPro…
26 дек '16 в 14:19
0
ответов
CUDA внутренний продукт с матрицей
Я пытаюсь использовать CUDA для ускорения расчета внутреннего продукта: <x, W.x> = xT.W.x где W - квадратная матрица размера N и вектор x размера N. Фактически, я должен сделать это внутреннее произведение для большого числа векторов, но для т…
17 окт '18 в 07:02
1
ответ
Ошибка при создании внутреннего слоя продукта с кофе
E0426 16:55:44.986892 4273 io.cpp:80] Could not open or find file F0426 16:55:45.023268 4273 image_data_layer.cpp:129] Check failed: cv_img.data Could not load *** Check failure stack trace: *** @ 0x7f2f16c335cd google::LogMessage::Fail() @ 0x7f2f16…
26 апр '17 в 21:26
2
ответа
Линейное ядро положительно определено?
Во многих статьях линейное ядро (внутреннее произведение двух матриц) указывается как положительно определенное, однако, когда я пробую его с набором игрушечных данных, тест положительной определенности возвращает отрицательный результат. Я провер…
29 янв '14 в 20:56
1
ответ
Как сделать точечный продукт между матрицами в кафе?
Во внутреннем слое продукта мне нужно умножить (top_diff * bottom_data) .* (2*weight), Сначала мы рассчитаем (result = top_diff * bottom_data) как матричное умножение в caffe_cpu_gemm а затем сделать dot product между weight а также result, Более по…
16 янв '17 в 07:59
3
ответа
Java Vector внутренние продукты
У меня есть массив m-мерных векторов (хранится как простые массивы) v1, v2 ... vn. Мне приходится многократно вычислять внутренние произведения между двумя векторами, которые я выбираю из этих векторов. Один из способов сделать это - простой цикл fo…
27 май '14 в 09:38
1
ответ
NumPy: вещание на несколько внутренних продуктов и инверсий
У меня есть массивы e, (форма q от l) f (форма n от l), а также w (форма n от l), и я хочу создать массив M где M[s,i,j] = np.sum(w[s, :] * e[i, :] * e[j, :])и массив F, где F[s,j] = np.sum(w[s, :] * f[s, :] * e[j, :]), И то, и другое достаточно лег…
01 июл '16 в 03:14
1
ответ
Расчет внутреннего продукта L2 в NumPy?
Я думаю о внутреннем продукте L2. Я особенно заинтересован в выполнении этих расчетов, используя numpy/scipy. Лучшее, что я придумал, - это выполнение интеграла на основе массива, такого как numpy.trapz, import numpy as np n=100000. h=1./n X = np.li…
20 окт '15 в 04:36
2
ответа
Вычислить numpy.inner() по первой (а не по последней) оси
Я пытаюсь сделать такую функцию numpy.inner, но который суммируется по первой оси обоих массивов вместо последней оси. В настоящее время я использую tensordot с rollaxis: def inner1(a, b): return numpy.tensordot(numpy.rollaxis(a, 0, len(a.shape)),…
26 окт '14 в 23:10
1
ответ
C++ для вложенных циклов - внутренний продукт - умножение матрицы
У меня есть матрица A с 4 строками и 3 столбцами и матрица B с 8 строками и 4 столбцами. Коэффициенты в первом столбце B должны обозначать те строки A, которые я хочу взять для внутреннего произведения со строками B. #include <iostream> #inclu…
16 ноя '15 в 19:01
1
ответ
Tensorflow эффективный попарно внутренний продукт
В Tensorflow (python), учитывая матрицу X формы (nxd), где каждая строка является точкой данных, я хотел бы вычислить попарно внутренние произведения этих n точек данных, то есть верхний треугольник XX '. Конечно, я мог бы вычислить весь XX и извлеч…
27 ноя '17 в 22:51
0
ответов
Как заставить scipy.linalg.eig использовать для нормализации взвешенный внутренний продукт?
Я использую scipy.linalg.eig для вычисления собственных значений и собственных векторов матрицы. Собственные векторы выходят уже нормализованными автоматически по отношению к стандартному внутреннему произведению. Другими словами, это дает собственн…
18 янв '18 в 15:38
0
ответов
Caffe Users ›Объяснение того, как FC выбирает функции из Convolutional Layer
Я пытаюсь "углубиться" в CNN, я понял, как вычисляются фильтры, каковы условия объединения, нормализации, RELU и выпадающих слоев. Я выполняю прямую передачу обратного распространения на руке шаг за шагом на классическом полностью связанном слое, эт…
13 май '16 в 01:26
3
ответа
NumPy рассчитать квадрат нормы 2 вектора
У меня есть вектор a,Я хочу посчитать np.inner(a, a) Но мне интересно, есть ли более красивый способ рассчитать это. [Недостаток этого способа в том, что если я хочу рассчитать его для a-b или немного более сложное выражение, я должен сделать это ещ…
04 фев '16 в 23:19
1
ответ
Внутренний продукт в миницинке
По двум векторам V1(x11, x12) και V2(x21,x22) мы можем вычислить их внутреннее произведение как V1 • V2.= (X11* x21 + x12 * x22). Я пытаюсь вычислить минимальное внутреннее произведение как (x1ix2j| ij|, ij места координат в V1, V2. Каждый коудинат …
26 ноя '17 в 14:45
2
ответа
Почему +.x в APL работает как для матриц, так и для векторов?
Я понимаю, что по сути это умножение уменьшается путем сложения, но что в этом волшебства, заставляя его работать как для векторов, так и для матриц. Для вектора мы можем сделать что-то вроде +/ A x B вместо этого с тем же результатом. Но это не буд…
06 дек '13 в 12:43
1
ответ
Каким образом Caffe неявно изменяет форму BLOB-объекта, прежде чем выполнять полностью соединительный расчет?
Каким образом Caffe неявно изменяет форму BLOB-объекта, прежде чем полностью рассчитать соединение?
10 сен '17 в 07:43
3
ответа
Numpy внутреннее произведение двух векторов столбцов
Как я могу взять внутреннее произведение двух векторов столбцов в Python numpy Код ниже не работает import numpy as np x = np.array([[1], [2]]) np.inner(x, x) Вернулся array([[1, 2], [2, 4]])` вместо 5
30 июн '17 в 15:49