如何将函数应用于考虑相邻单元的矩阵的每个元素 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

题目描述：给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。...0 0 0 0 1 0 0 0 0 输出: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 示例 2: 输入: 0 0 0 0 1 0 1 1 1 输出: 0 0 0 0 1 0 1 2 1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过...给定矩阵中至少有一个元素是 0。矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...//获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i...let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i < row; i++){ temp

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激光点云语义分割深度神经网络

为了找到无需输入的对称函数，在变换元素上应用对称函数，在点集上定义一般函数近似。 PointNet 利用多层感知器网络近似一个函数，并通过单变量函数和最大汇总函数的组合转换函数。...形成第三个模块联合对齐网络的灵感来自这样一个事实，即如果点云进行几何转换，点云的语义标记必须是不变的。PointNet 利用T-net 架构预测仿射转换矩阵，并将此转换直接应用于输入点的坐标。...此分层结构由多个抽象级别组成，在每个级别上，对一组点进行处理和抽象，以产生一组元素较少的新组。抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。...但是，它们可能导致显著特征的下降。因此，RandLA-Net提出了一个本地聚合模块。此模块并行应用于每个 3D 点，它由三个神经单元组成。...网络包含两个块： 1）点云转换块：此块旨在通过应用估计的 3 个× 3 矩阵，将设置的输入点对齐到规范空间。为了估计3个×3个矩阵，使用一个将每个点的坐标和k相邻点之间的坐标差连接在一起的拉伸器。

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解码自然语言处理之 Transformers

这些模型的目的是为序列中的每个元素创建数字表示；封装有关元素及其相邻上下文的基本信息。然后，所得的数字表示可以传递到下游网络，下游网络可以利用这些信息来执行各种任务，包括生成和分类。...理解注意力的一种方法是将其视为一种用包含有关其相邻标记信息的嵌入替换每个标记嵌入的方法；而不是对每个标记使用相同的嵌入，而不管其上下文如何。...Transformer 还包含以下内容：前馈神经网络（FFN）：一种两层神经网络，独立应用于批次和序列中的每个标记嵌入。...解码器架构与编码器架构几乎相同，主要区别在于解码器架构采用屏蔽（或因果）自注意力层，因此注意力机制只能关注输入序列的当前和先前元素；这意味着生成的上下文嵌入仅考虑之前的上下文。...此外，将 SoftMax 函数应用于 logits 后，如果不应用过滤，我们将收到模型词汇表中每个标记的概率分布；这可能非常大！

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WWW 2021 | STAN: 基于时空注意力的地点推荐模型

本文旨在提出一种基于注意力机制的神经网络架构，考虑用户访问轨迹中每个访问点相较于整个过往访问轨迹的时空关系，以此对不相邻非连续但功能相近的访问点进行关联，打破以往仅仅关联连续、相邻访问点的限制。...对每个用户序列，我们将其嵌入表示写为 ? 。 1.2 时空嵌入层我们提出时间和空间差的单位嵌入层，将每个小时和每一百米作为基本单元，映射到一个维度为的欧氏空间。...给定非零长度为的轨迹的和，该层首先构建一个mask矩阵，其左上角元素为1，其余元素为0；并同时构建参数矩阵，计算出该层输出： ? ?...2、消融实验我们考虑消融以下模块以判断其对推荐效果的提升程度： 1）SIM，即使用轨迹内访问点之间空间距离差求和构建轨迹矩阵和候选矩阵； 2）EWSI，即此前的工作TiSASRec提出的矩阵元素单独计算的空间矩阵构建...； 3）TIM，即使用轨迹内访问点之间时间差求和构建轨迹矩阵和候选矩阵； 4）EWTI，即此前的工作TiSASRec提出的矩阵元素单独计算的时间矩阵构建； 5）BS，即使用平衡采样器改进损失函数。

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使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

特征向量中心性度量考虑了2个方面: 节点u的重要性节点u的相邻节点的重要性换句话说，具有高特征向量中心性的节点应该有许多与其他节点高度连接的邻居。...我们可以说它是相邻节点之间的边数与节点的相邻节点数(节点度)[1]的比值。...DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...是一个稀疏矩阵，它包含关于两个节点之间连接的信息。如果有“1”，则表示两个特定节点之间存在连接。矩阵中的a_ij元素中i是行，j是列，表示节点Vi和Vj之间是否有连接。...L -拉普拉斯矩阵，D度矩阵，A -邻接矩阵式中，L为拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A为邻接矩阵。度矩阵是一个简单的对角矩阵，对角线上的每个元素表示每个节点有多少个邻居。

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有限单元法重要知识点

简述单元刚度矩阵和整体刚度矩阵的性质单元刚度矩阵性质48 1单元刚度矩阵每一列元素表示一组平衡力系，对于平面问题，每列元素之和为零。 2. 单元刚度矩阵中对角线上的元素为正。...3单元刚度矩阵为对称矩阵 4单元刚度矩阵为奇异矩阵整体刚度矩阵性质 1每一列元素表示一组平衡力系，対于平面问题，每列元素之和为零。 2. 单元刚度矩阵中对角线上的元素为正。...位移协调性位移协调是指单元上的力和力矩能够通过节点传递相邻单元。为保证位移协调, -个单元的节点必须同时也是相邻单元的节点，而不应是内点或边界点。 7....位移函数在单元内必须连续，在相邻单元间必须力调。...所以，这两个相邻单元在公共边界的备点上有相同的位移，这就保证了相邻单元的协调性，因此，这种单元也是协调单元。 1.3非线性问题的类型 1.

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手把手解释实现频谱图卷积

图的一侧表示为N×N矩阵A，当在其中输入Aᵢⱼ，表示节点I是否与节点j相连时，该矩阵称为相邻矩阵。图2：在N=5和N=6节点的无向图中节点的顺序是任意的。...拉普拉斯基以及一些物理学原理虽然“频谱”听起来可能很复杂，但我们只需要知道它是将信号/音频/图像/图分解成简单元素(微波、图)的组合就够了。...为了在分解过后得到一些好的性质，这些简单元素通常是正交的，就是与相互线性无关，因此就形成了一个基。...相邻矩阵A的一个性质是ⁿ(矩阵乘积取n次)暴露了节点之间的n-hop连接。我们生成了三个图，接下来可以观察它们的相邻矩阵，拉普拉斯算子以及它们的功率。...还请注意，PCA应用于数据集的协方差矩阵，目的是提取最大的异常因子，也就是数据变化最大的维度，比如特征面。

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A Tutorial on Network Embeddings

A Tutorial on Network Embeddings paper：https://arxiv.org/abs/1808.02590 NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示...然后，可以将诸如 Skip-gram 之类的神经语言模型应用于这些随机游走以获得网络嵌入。按需生成随机游走。...LINE 为了更好的保存网络的结构信息，提出了一阶相似度和二阶相似度的概念，并在目标函数中结合了两者使用广度优先算法，只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为相邻节点使用负抽样 skip-gram Node2vec...GraRep 通过将图形邻接矩阵提升到不同的幂来利用不同尺度的节点共现信息，将奇异值分解（SVD）应用于邻接矩阵的幂以获得节点的低维表示 GraphAttention 不是预先确定超参数来控制上下文节点分布...它通过最小化它们的表示之间的欧几里德距离来进一步保持相邻节点之间的接近度具有多层非线性函数，从而能够捕获到高度非线性的网络结构。然后使用一阶和二阶邻近关系来保持网络结构。

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从头开始了解Transformer

normalization）层，前馈层（一个独立地应用于每个向量的 MLP 层），以及另一个归一化层。...我们通过在应用softmax之前，将掩码应用于点积矩阵来实现此目的。该掩码禁用矩阵对角线上方的所有元素。使用mask的self-attention，确保元素只能处理序列中前面的输入元素。...虽然这允许信息沿着序列传播，但这也意味着我们无法在时间步骤 i 计算单元，直到我们在时间步长 i-1 计算单元。将此与 1D 卷积进行对比：在该模型中，每个输出向量可以与其他每个输出向量并行计算。...它们不是计算密集的注意力矩阵 (它们以二次方式增长) ，而是仅为特定的输入标记对计算self-attention，从而产生稀疏的注意力矩阵，只有个显式元素。...对于序列长度t ，这是包含个元素的密集矩阵。在标准的 32 位精度下，当 t = 1000 时，一批 16 个这样的矩阵占用大约 250Mb 的内存。

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DNN、CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释

在数学上，我们说每个神经元的遗漏概率遵循概率p的伯努利分布。因此，我们用蒙版制作了神经元矢量（层）的逐个元素，其中每个元素都是遵循伯努利分布的随机变量。在测试（或推断）阶段，没有退出。...除了掩码（其元素是遵循分布的随机变量）之外，不将其应用于图层的神经元矢量，而是应用于将图层连接至前一层的权重矩阵。 ? 对于测试阶段，可能具有与标准Dropout方法相同的逻辑。...除了可以在像素上随机应用滤除之外，我们还可以考虑对每个要素贴图应用滤除。如果我们以猫为例，那就像从图像中去除红色，然后将其强制推广到图像的蓝色和绿色。然后在接下来的迭代中将其他特征图随机删除。...让我们更深入地研究克服相邻像素高度相关这一事实的方法。可以在区域中应用它们，而不是在每个特征图上应用伯努利遮罩。这是T. DeVries和G. W. Taylor提出的Cutout方法。...单元状态保持不变。Dropout仅应用于更新单元状态的部分。因此，在每次迭代中，伯努利的遮罩都会使某些元素不再有助于长期记忆。但是内存没有改变。 Variational RNN dropout ?

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R-INLA实现绿地与狐狸寄生虫数据空间建模：含BYM、SPDE模型及PC先验应用可视化

这是因为区域已经有明确的邻居（您可以通过查看图形直接判断哪些单元相邻）。...我们通过计算邻接矩阵来实现这一点。这个矩阵显示了每个单元的邻居关系。在两个轴上都有单元的数字ID（ZONE_CODE），您可以找到它们与哪些单元相邻（加上对角线表示单元与自身相邻）。...请注意，在这种情况下，单元已经按字母顺序排序，因此它们只与名称相似的单元相邻，所以在对角线周围有一组相邻的单元。当使用行政区时，这个矩阵可能会更混乱。...为此，我们需要提取格网中每个单元的空间效应的后验均值（使用emarginal()函数），然后将其添加到原始shapefile中，以便我们可以映射它。...投影矩阵会自动计算每个点的邻域的权重向量，并通过将网格和数据点的位置提供给函数来计算。

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521三大问：啥是GNN？GNN咋学？GNN何用？

对于GNNs，对于单个参考节点，相邻节点通过边神经网络将其信息（embeddings）传递到参考节点上的递归单元中。...递归单元的新嵌入将通过将所说的递归函数应用于当前embeddings和相邻节点embeddings的边缘神经网络输出的总和来更新。 ? 注意：边神经网络输出的和（图中的黑色封套）是输出顺序的不变量。...4.传递之后最终得到的向量表示是什么呢？执行了几次邻域聚合/消息传递之后，我们的每个节点单元就变成了一组全新的embedding。...当前每个节点对自己和相邻节点的信息（特征）会有更多的了解，从而得到整个图更精确的表示。...使用H比使用邻接矩阵往往效果更好，这些矩阵不代表图形的特征或独特方面，尽管存在任何图形扭曲-只是节点之间的边连接。 ?

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Charpter 9:卷积网络

w)叫做核函数(kernel function).输出有时被称作特征映射(feature map) 在模型检测的文章里经常会提到feature map,所以这个要记住上面求积分是考虑连续的情况,...因为在输入与核中的每一个元素都必须明确地分开存储,我们通常假设在存储了数值的有限点集以外,这些函数的值都为零。这意味着在实际操作中,我们可以通过对有限个数组元素的求和来实现无限求和。...参数共享是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数. 传统神经网络,权重矩阵每个元素只用一次.而用卷积,用于一个输入的权重也会绑定在其他权重上.相当于学会一套权重,应用于所有输入位置上....池化池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出. 常用的有最大池化,相邻矩形区域平均值,L2范数以及基于据中心像素距离加权平均....相同卷积 same 用足够的零填充保持输入输出具有相同的大小.但边界像素欠表示全卷积 full (很少用) 进行足够的零填充,保证每个像素在每个方向上被访问相同次数.导致输出靠近边界部分比中间部分是更少像素的函数

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如何在图数据库中训练图卷积网络模型

在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？...考虑到整个图在传播过程中需要参与计算，训练GCN模型的空间复杂度为O（E + V * N + M），其中E和V是图中的边和顶点数量N是每个顶点的特征数量，M是神经网络的大小。...简而言之，TigerGraph将每个顶点视为可以存储，发送和处理信息的计算单元。我们将在查询中选择一些语句，以说明如何执行GSQL语句。 SELECT语句：我们先来看一下查询初始化。...正如我们在上一节中讨论的那样，水平传播是我们从每个顶点向相邻顶点发送信息的地方，这是通过ACCUM之后的行完成的。它将每个目标顶点的特征向量（称为t。...@ z_0）计算为其源顶点的特征向量（称为s.zeta_0）并按e.weight加权。下一个POST-ACCUM块进行垂直传播。它首先将ReLU激活函数和辍学正则化应用于每个顶点上的特征向量。

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单GPU就能压缩模型，性能不变参数少25%！微软提出模型稀疏化新方法

SliceGPT就能很好的解决这些问题——它能用一个较小的矩阵来替换每个权重矩阵，从而降低网络的嵌入维度。...剪枝方法的工作原理是将LLM中权重矩阵的某些元素设置为零，并更新矩阵的周围元素以进行补偿。结果就是，形成了稀疏模式，意味着在神经网络前向传递所需的矩阵乘法中，可以跳过一些浮点运算。...由于网络包含残差连接，此时还必须将Q应用于所有前层（一直到嵌入）和所有后续层（一直到LM Head）的输出。不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。...下图表示了transformer网络的这种转换。在每个区块中，研究人员将输出矩阵W(out)与均值减法矩阵M相乘，后者考虑了后续LayerNorm中的均值减法。...而当对区块间的信号矩阵X应用PCA时，研究人员从未将N×D信号矩阵具体化，而是将删除矩阵D，应用于构建该矩阵之前和之后的运算。这些运算在上述运算中已乘以Q。

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特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

首先，调整图像的宽度和高度。每个图像由像素值矩阵表示。矩阵可以通过一行或一列被堆叠成一个长向量。每个像素的颜色（例如，颜色的 RGB 编码）现在是图像的特征。最后，测量长像素向量之间的欧几里得距离。...在例 8-1 中，我们使用图 8-4 所示的猫的水平和垂直梯度上来实验。由于梯度是在原始图像的每个像素位置计算的，所以我们得到两个新的矩阵，每个矩阵可以被可视化为图像。 ?...HOG 和 SIFT 都基于图像邻域的两层表示：首先，将相邻像素组织成单元，然后将相邻单元组织成块。计算每个单元的方向直方图，并将单元直方图矢量连接起来，形成整个块的最终特征描述符。...每个子网格元素包含多个像素，并且每个像素产生梯度。每个子网格元素产生加权梯度估计，其中权重被选择以使得子网格元素之外的梯度可以贡献。...回想一个线性函数可以被写为输入特征向量与权重向量之间的内积，加上一个可能的常数项。线性函数的集合可以表示为矩阵向量乘积，其中权重向量成为权重矩阵。全连接层的数学定义 ?

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有限元分析的概念解读及核心流程梳理

这个模型通常是一个由许多小的、相互连接的元素组成的网格。这些元素（也称为“单元”）可以是三角形、四边形、四面体等。单元性质与形状函数每个单元都具有一些物理性质，如弹性模量、泊松比等。...这些性质可以通过插值函数（也称为“形状函数”）来近似。形状函数的选择取决于问题的性质和所需的精度。建立整体刚度矩阵和质量矩阵利用每个单元的物理性质和形状函数，可以建立整个模型的整体刚度矩阵和质量矩阵。...求解有限元方程最后，通过求解有限元方程，可以获得每个节点的位移解和应力解。有限元求解器（如ABAQUS等）用于解决这个方程，并生成模型的详细结果。...三、有限元分析的应用有限元分析被广泛应用于各种工程领域，包括结构力学、热传导、流体动力学、电磁场等。...从模型建立到求解，每一个步骤都需要仔细考虑以获得准确可靠的结果。随着计算机技术的发展，有限元分析的应用将越来越广泛，掌握这个工具对于工程师来说将变得越来越重要。

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剑指Offer题解 - Day30

单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。...，因此考虑使用DFS进行处理。...分析：首先，先来看exist主函数。将字符串分割为字符组成的数组，方便搜索时进行比较。由于矩阵的大小是m * n ，因此需要每个节点都进行搜索。这里嵌套两层循环来搜索每个矩阵的节点。...接下来看DFS函数。...最终返回布尔值结果，此时会走到主函数的if判断里，做相应的处理。总结本题考查搜索与回溯的算法。在搜索的过程中，通过||运算符进行剪枝处理并提前返回，防止无效的判断。

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循环神经网络（RNN）简易教程

RNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环的神经网络 RNN在哪里使用？...与其他对每个隐藏层使用不同参数的深层神经网络不同，RNN在每个步骤共享相同的权重参数。我们随机初始化权重矩阵，在训练过程中，我们需要找到矩阵的值，使我们有理想的行为，所以我们计算损失函数L。...在时间步t=0计算h的梯度涉及W的许多因素，因为我们需要通过每个RNN单元反向传播。...在最后一步中，我们通过组合步骤1和步骤2的输出来创建单元状态，步骤1和步骤2的输出是将当前时间步的tanh激活函数应用于输出门的输出后乘以单元状态。...从当前单元状态到前一单元状态的反向传播只有遗忘门的单元相乘，没有W的矩阵相乘，这就利用单元状态消除了消失和爆炸梯度问题 ?

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【C++笔试强训】如何成为算法糕手Day4

= board[i].length 1 <= m, n <= 6 1 <= word.length <= 15 board 和 word 仅由大小写英文字母组成思路：我们需要假设每个位置的元素作为第一个字母...，然后相邻的四个方向进行递归，并且不能出现重复使用同一个位置的元素。...通过深度优先遍历搜索的方式，不断地枚举相邻元素作为下一个字母出现的可能性，并在递归结束时，直到枚举完所有的可能性，得到正确的结果。...递归函数流程：遍历每个位置，标记当前位置并将当前位置的字母作为首字母进行递归，并且在回溯时撤回标记。...{ bool vis[7][7]; // 用于标记已经访问过的单元格 int m, n; // 矩阵的行数和列数 public: bool exist(vector<vector

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