是一种将矩阵值函数应用于块矩阵的操作。块矩阵是由多个子矩阵组成的矩阵,每个子矩阵可以具有不同的大小和属性。
生成块矩阵的过程可以分为以下几个步骤:
块矩阵在很多领域都有广泛的应用,例如图像处理、信号处理、机器学习等。通过将矩阵值函数应用于块矩阵,可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
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这篇文章的原文为英文,出自 Coral Health公司: Code your own blockchain in less than 200 lines of Go!,
VOXL是一款简单且易于理解的多重体素沙盒游戏,使用Unity的UNET网络系统开发。
本文你将用Go语言创建自己的区块链、理解哈希函数是如何保持区块链的完整性、掌握如何创造并添加新的块、实现多个节点通过竞争生成块、通过浏览器来查看整个链、了解所有其他关于区块链的基础知识。
Problem 15 : Vector concatenation operator
图 1:Imitator 是一种用于个性化语音驱动 3D 人脸动画的新方法。给定音频序列和个性化风格嵌入作为输入,我们生成特定人物的运动序列,并为双唇辅音('m','b','p')提供准确的唇闭合。主体的风格嵌入可以从一个简短参考视频(5 秒)中计算得到。
今天来说说im2col和col2im函数,这是MATLAB中两个内置函数,经常用于数字图像处理中。其中im2col函数在《MATLAB中的im2col函数》一文中已经进行了简单的介绍。
现在,AI 研究中的一项挑战是在图像、视频或声音等复杂数据中进行长序列的精细相关性建模。Sparse Transformer 合并了 O(N^2)Transformer 自注意力机制的 O(N√N) 重组以及其他一些改进,从而直接用于这些丰富的数据类型。以前,这些数据上所使用的模型是专为某个领域制作的,或者很难将序列扩展到包含几千个元素。
选自arXiv 作者:Alex Lamb等 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 Yoshua Bengio 等研究者最近提出了 GibbsNet,该方法可以学习数据和隐编码之间的联合分布,该方法使用对抗学习迭代步骤来逐步提炼联合分布 p(x, z),以更好地在每一步上匹配数据分布。该论文已被 NIPS 2017 大会收录。 生成模型是学习复杂数据隐藏表征的强大工具。早期的无向图模型展现出强大的潜力,如深度玻尔兹曼机或 DBM(Salakhutdinov and Hinton, 2009),但它们实际上并不能很
这几天群里打卡的几道题都是十分经典的面试题,经典是因为这些题都是一题多解的。在这些高效的解法中,单调栈是一个很有技巧的解法,所以这一次我们来聊聊这个单调栈。
事实证明,深度学习在大量标记数据的学习中是非常有效的。很少有shot learning,相反,试图学习只有少数标签数据。
安装PyTorch应该不用我多说,他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装,网址:https://pytorch.org/get-started/locally/
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
Terraform 系列文章[3] 介绍了使用 Grafana Terraform Provider, 基于 Terraform 的 IaC 方法论, 来批量自动化创建 Grafana 的各类资源, 包括 Dashboard/Datasource 等.
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数,包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等,体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像,高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作(参见:深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型),在上一篇博客中,作者试着解释了隐马尔科夫模型(HMM)和朴素贝叶斯(Naive Bayes)之间的关系。在这篇博客中,作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器,即,使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
将会是任意数量变量的函数,将难以建模。因此,我们会提出两个「马尔可夫假设」来便于我们建模。第一个假设是「有限地平线假设」(limited horizon assumption),该假设指出时间
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
。一共有4个箱子,2种球,结合前面的箱子的详细数据,可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性,用一个表格表示:
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,为什么要解释FlashAttention呢?因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍,所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统的重要组成部分,它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"
假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
Hill加密法 hill密码是古典密码中常见的多码加密法,是使用数学方法实现的,Hill加密是1929年提出的一种密码体制。 需要的知识:线性代数基础(矩阵乘法,逆矩阵) 该加密算法将含有m个字母的明文块加密成含有m个字母的密文块。每个明文字母被赋予一个数值,通常是a=0,b=1,……,z=25,但Hill加密使用的是随机赋值。快中每个字母的数值一起用来生成一组新的数值,这些数值就用来表示密文字母。例如,如果m=3,那么3个明文字母的数值(假设为p1,p2和p3)将通过如下的方程组转换成密文数值c1,c2和
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实,近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系,但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。
【磐创AI导读】:提及机器学习,很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。想要学习更多的机器学习、深度学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法,比如PointCloud的类和许多用于表示点,曲面,法向量,特征描述等点的类型,用于计算距离,均值以及协方差,角度转换以及几何变化的函数。
在进行各种小实验和思维训练时,你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时,合适的权重初始化是如此重要。
给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)},我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。
对数组执行数学运算和逻辑运算时,NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时,NumPy 提供了大量有用特征。
一、主题模型 要介绍LDA,首先说说主题模型(Topic Model)的概念。主题模型是一种生成式模型,而且是通过主题来生成的。就是说,我们认为一篇文档的每个词都是通过以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语这样一个过程得到的。 何谓“主题”呢?其含义就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想,只不过不同的是,从统计模型的角度来说,我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的,不同主题的词相同,但是词频不同。一篇文档一般有多个主题,这样,我们就可以
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
课程主页: http://web.stanford.edu/class/cs224n/
而关于attention和self-attention存在非常多的形式,我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式,也就是:给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V,那么我们的输出就是值向量的加权和,其中,分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。
一直以来,大众了解的SAS都是数据集操作,使用的方法是数据步和过程步。但其实,SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML,在这个世界里,你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越,将数据从矩阵变成SAS数据集,从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML:穿越 本文要解决三个问题: 第一个问题:如何把SAS数据集转换为矩阵来处理? 把数据集转换成矩阵来,在很多情况下处理起来会
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能:
最近杭州天空终于有太阳了,心情都好起来了。真正的春天到来了,为了消除春困,有兴趣的可以和我们一起探讨下接下来讲述的技术框架,主要涉及深度学习及目标检测领域,那就开始吧!
今天是大年三十儿,祝各位简友新春快乐,心想事成,万事如意!今天也继续来学一波nlp技术。
在研究自注意力时,有很多的名词需要我们着重的关注,比如填充掩码,前瞻掩码等等,但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息,另外还有以下的细节需要详细的解释:
梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,解释为什么要用梯度,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例!
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集,回复【SASIML】查看全部: 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来,大众了解的SAS都是数据集操作,使用的方法是数据步和过程步。但其实,SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML,在这个世界里,你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越,将数据从矩阵变成S
作者 | 玉龍 一、简介 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的,是一种词袋模型,它认为文档是一组词构成的集合,词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题,文档中的每个词都是由某个主题生成的,LDA给出文档属于每个主题的概率分布,同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种无监督学习,在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。在机器学习的特征处理中,meshgrid使用的很多,我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住,后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟,所以记录分享一下,
选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法,并且列举一些实际的例子,希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
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