掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

一维和二维张量的乘法:-当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。-例如:是形状为的张量,是形状为的张量,那么的结果是形状为的张量。-反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(n,)B(n,...

AI 时代进击的 CPU 们

早年的SSE指令支持128位的单精度向量乘法和向量加法,也就是一条指令只能执行4个float类型的乘法,或者加法,指令算力密度很低;AVX指令的引入,增加到256位,算是提升了一倍;因为矩阵乘法,卷积,FFT这些操作,乘法和加法总是成对出现,所以AVX2增加了乘加指令,相当于一条指令执行了+=×,绑定了成...

用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的这个视频又火了

我们可以将矩阵乘法看作是将矩阵的每一行都视为一个向量,然后将这些行与被处理的向量(这里用E表示,意为embeding,即嵌入)进行一系列点乘。如果我们假设该矩阵的第一行刚好编码了「FirstNameMichael」且被处理向量也编码了它,那么所得的点积就约为1。而如果它们同时编码了姓和名,那么所得的结果应该约...

“超越摩尔定律”,存内计算走在爆发的边缘

与上述类型的CIM不同,X-CIM通常旨在以高度并行的方式执行两个向量的点乘。所有存内技术,包括单比特或多比特NVM和单比特VM都已实现了X-CIM,这为进一步鼓励其研究提供了积极反馈。6)O-CIM这里没有存储单元之间的交互,而是将传统逻辑门或计算模块置于存储单元或阵列附近进行计算。O-CIM通常采用成熟的存储器技术进行...

矩阵成真!Pytorch最新工具mm,3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力

首先是标准算法。通过对相应的左行和右列进行点乘计算每个结果元素。我们在动画中看到的是乘法值矢量在立方体内部的扫描,每个矢量都会在相应位置产生一个求和结果。这里,L的行块填充为1(蓝色)或-1(红色);R的列块填充类似。k在这里是24,因此结果矩阵(L@R)的蓝色值为24,红色值为-24。

从VQA到多模态综述-Part2 2019年之前的模型和方法

模型使用三种不同的CNN(www.e993.com)2024年11月20日。编码图像于编码问题将图像和问题的编码结合在一起并产生联合表征图像CNN使用与VGG网络相同的架构,并从该网络的第二层获取长度为4096的向量。这通过另一个完全连接的层,以获得大小为400的图像表征向量。句子CNN涉及3层卷积和最大池化(maxpooling)。卷积感受野(...

反直觉的ABC 猜想原来是可直觉理解的

可表偶数就是用二元单素数表达的最简本原解,根据偶数互异分割方程可知,所有偶数都是可表偶数(2m=q+p)的c数乘,c可定义为有理数,2n=2mc,是二元素数向量的点乘或叉乘,而非可表偶数没有该最简本原解,也就没有点乘和叉乘后的通解,可表偶数的数乘不扩域,故与可表偶数互补关系的例外偶数就一定是空集,从而证明...

最美的公式:你也能懂的麦克斯韦方程组(微分篇)

大家可以看到,这个叉乘跟点乘唯一的区别就是:点乘是两个矢量的大小乘以它们的余弦值Cosθ,叉乘是两个矢量的大小乘以它们的正弦值Sinθ(在直角三角形里,角的对边和斜边的比为正弦Sinθ,邻边和斜边的比值为余弦Cosθ)。那么,同样的,我们的▽算子也有3种作用方式:1、▽算子作用在一个标量函数z上:▽z。这个...

多模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总

自下而上的注意力机制是通过使用目标检测算法(如fasterrcnn)来首先挑选出一些列的图像候选区域,而自上而下的注意力机制则是要把视觉信息和语义特征拼接从而生成一个带有注意力的图像特征向量,最终服务于图像描述和VQA任务。同时,带有注意力的图像特征向量还可以和文本向量进行点乘。来自不同模型(resnet和fasterr...

最美公式:你也能懂的麦克斯韦方程组(积分篇)| 众妙之门

06矢量的点乘到了这里,我们就必须稍微讲一点矢量和矢量的乘法了。通俗地讲,标量是只有大小没有方向的量。比如说温度,房间某一点的温度就只有一个大小而已,并没有方向;再比如质量,我们只说一个物体的质量是多少千克,并不会说质量的方向是指向哪边。而矢量则是既有大小,又有方向的量。比如速度,我们说一辆汽...