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如何将输入数据替换为包含训练数据的矩阵

将输入数据替换为包含训练数据的矩阵是在机器学习和深度学习中常见的操作，可以通过以下步骤实现：

数据预处理：首先，对输入数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等操作，以确保数据的质量和一致性。
特征提取：根据具体问题和数据类型，选择合适的特征提取方法，将原始数据转换为更有意义的特征表示。常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时域特征、图像特征等。
构建矩阵：根据特征提取的结果，将每个样本的特征表示按照一定的规则组织成矩阵。通常，每个样本对应矩阵的一行，而每个特征对应矩阵的一列。如果特征之间存在关联关系，可以考虑构建更复杂的矩阵结构。
数据标签：如果训练数据包含标签信息（监督学习），则将标签信息与对应的样本矩阵进行关联，通常将标签作为矩阵的最后一列或作为额外的向量。
训练数据的应用场景：将输入数据替换为包含训练数据的矩阵后，可以应用于各种机器学习和深度学习算法中，如分类、回归、聚类、降维等任务。

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给Transformer降降秩，移除特定层90%以上组件LLM性能不减

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在注意力中重新思考Softmax：分解非线性，这个线性transformer变体实现多项SOTA

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍来自商汤、上海人工智能实验室等机构的研究者用线性 COSFORMER 来取代 transformer 中的 softmax 注意力机制，在多项任务上达到最优。 Transformer 在自然语言处理、计算机视觉和音频处理方面取得了巨大的成功。作为其核心组件之一，softmax 注意力有助于捕获长程依赖关系，但由于序列长度的二次空间和时间复杂度而禁止其扩展。研究者通常采用核（Kernel）方法通过逼近 softmax 算子来降低复杂度。然而，由于近似误差，它们的性能在不同的任务

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新一轮「硬件彩票」：MatMul-free 会改变大模型的游戏规则吗？

---- 本周为您解读 ③ 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 ----

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Transformer的一家！

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。

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手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用（附开源代码）

选自machinethink.net 机器之心编译参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机

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