数据结构 - 图|方向|链表|指针|权值|下标|复杂度_网易订阅

逆邻接表从名字上就可以看出来和邻接表是逆的关系,这个逆就体现在入度和出度上。我们知道邻接表计算出度容易,计算入度难,而逆邻接表恰恰相反是计算入度容易,计算出度难。如下图数组中存储点元素,而链表中存储的是以数组中的点为终点的起点元素。点A为终点的起点不存在;点B为终点的起点为点A;点D为终点的...

概率建模和推理的标准化流 review2021

这是因为从R^D2到D×D可逆矩阵集合的连续满射函数是不存在的。为了理解这一点,考虑两个可逆矩阵WA和WB,使得且。如果存在一个连续的参数化方法可以覆盖所有可逆矩阵,那么就存在一条连接WA和WB的连续路径。然而,由于行列式是矩阵元素的连续函数,任何这样的路径都必须包含一个行列式为零的矩阵,即一个非可逆矩阵,这...

3个德国人创造的线性迭代法,超越了一个时代

我们想要提醒读者注意的是,上面的收敛性谱半径等价条件为真的一个前提是逆矩阵(I-M)-1存在,否则的话,反例多得很,比如令M为一的对角矩阵,其对角元素为1和1/2,则它的谱半径不小于1。易知I-M是一个对角线元素为0和1/2的奇异矩阵。另一方面,如果让c=(0,1)T,则对任意的初始向量x0=(a,b...

一文解析自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

具体投影矩阵方法请参考“2.4位姿计算”。需要指出的是,RANSAC算法受到原始匹配误差和参数选择的影响,只能保证算法有足够高的概率合理,不一定得到最优的结果。算法参数主要包括阈值和迭代次数。RANSAC得到可信模型的概率与迭代次数成正比,所得到的匹配数量和阈值成反比。因此实际使用时,可能需要反复尝试不同的参数设...

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法|算法|张量|聚类|大语言模型...

总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。一、低秩近似简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低...

手机流畅运行 470 亿大模型:上交大发布 LLM 手机推理框架 Power...

为了提升模型的稀疏度,论文在ReLU基础上提出dReLU激活函数,采用替换原有激活函数后继续预训练的方式增加模型稀疏性(www.e993.com)2024年11月5日。将SwiGLU替换为dReLU一方面直观地提高了输出值中的零元素比例,另一方面能更有效地在稀疏化的过程中复用原本模型训练完成的gate和up矩阵权重。

南开团队在单细胞表观遗传数据增强取得重要进展

然而,单细胞染色质开放性数据存在超高维度(百万级)、极度稀疏(约98%均为零元素)、假阴性严重等特点,给细胞异质性刻画和下游分析带来了严峻挑战。2月22日,南开大学数学科学学院陈盛泉课题组在《自然·通讯》(NatureCommunications)上发表题为“scCASE:准确且可解释的单细胞染色质开放性数据增强方法”(scCASE:...

人工智能教程(三):更多有用的 Python 库 | Linux 中国

现在将第4行到第10行的操作应用到矩阵B上。从第4行到第6行代码的输出没有什么特别之处。然而运行第7行时,矩阵B的行列式为0,因此它被称为奇异矩阵(singularmatrix)。运行第8行代码会给产生一个错误,因为只有非奇异矩阵才存在逆矩阵。你可以尝试对本系列前一篇文章中的8个矩阵都应用...

矩阵乘法无需相乘,速度提升100倍,MIT开源最新近似算法

当然，也有读者指出，这篇论文还存在一些待解决的问题：①论文用的是VGG16模型，但没有在Transformer等更经典的模型（如BERT）中进行实验；②虽然对矩阵乘法进行了加速，但毕竟只是近似算法，意味着潜在的精度损失；③没有在GPU中测试评估结果。但他仍然认为，这不失为一篇非常有意思的研究。作者介绍DavisBlalock，...

特别策划 | 天权——一款高效处理育种大数据的遗传评估工具

传统育种利用系谱构建个体亲缘关系矩阵,评估过程涉及的矩阵极其稀疏,FSPAK算法(美国专利)能够以极快速度求解稀疏矩阵LHS的逆矩阵,是基于系谱信息的传统育种计算必不可少的核心程序。然而,随着基因组育种时代的到来,个体亲缘关系矩阵构建逐渐由系谱过渡到基因组信息,关系矩阵及LHS矩阵也相应由全稀疏转变为半稠密或全稠密,...