基于飞桨框架的稀疏计算使用指南
它使用三个数组:一个数组存储行索引,一个存储列索引,第三个存储元素值。适用场景:数据添加频繁:当稀疏矩阵需要频繁添加新的非零元素时,COO格式是较好的选择,因为它允许直接添加数据而不需重新构造整个数据结构。简单结构:适合于那些结构简单的矩阵,特别是在非零元素分布较为随机时。示例代码:飞桨框架中,spa...
100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅
11.创建一个3x3的单位矩阵(★☆☆)(提示:np.eye)Z=np.eye(3)print(Z)12.创建一个3x3x3的随机数组(★☆☆)(提示:np.random.random)Z=np.random.random((3,3,3))print(Z)13.创建一个10x10的随机数组并找到它的最大值和最小值(★☆☆)(提示:min,max)...
异构智能推出第一代NovuTensor,吴韧的极简主义触发计算暴力
与主流方案不同,NovuTensor是一种特殊处理器,可以直观地将张量作为抽象单元处理,而无需将其切割成2D矩阵来理解,异构智能认为这才是CNN运算的最佳硬件方案。从一张白纸开始作画,背后不仅有对深度学习的深刻认知、既有硬件方案的反思,还有方法论上的支持,和既往经验的深刻影响。不过,跨过技术风险后,接下来的考...
异构智能第一代NovuTensor触发计算暴力
卷积神经网络的运作过程,就像按照一定的标准将两桶信息进行搅拌,这个搅拌标准就是卷积核(Kernel),尺寸大小通常是3x3、5x5、7x7,较大卷积核都可以用3x3卷积核堆叠。经典的VGGNet通过比较彻底地采用3x3尺寸的卷积核来堆叠神经网络,证明了更小卷积核尺寸的重要性。较之直接使用大卷积核,堆叠3x3卷积核有两个好处...
如何更好地理解神经网络的正向传播?需要从「矩阵乘法」入手
图3我们的样本数据y值表示为逻辑真/假列向量图4多级Logistic回归成本函数上述成本函数J(theta)中的两个Sigma将总结出你通过网络(m)和每个单个输出级(K)提供的每个示例的成本。现在,你可以通过单独进行每个计算来实现这一点,但是事实证明,人类已经定义的矩阵乘法的方法使得它能够完美地同时执行所有这些正向传播计...
90个Numpy的有用的代码片段
6、创建一个值从10到49的向量Z=np.arange(10,50)print(Z)7、反转一个向量(第一个元素变成最后一个元素)Z=np.arange(50)Z=Z[::-1]8、创建一个值从0到8的3x3矩阵Z=np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)9、从[1,2,0,0,4,0]中找到非零元素的下标...
EfficientNet、ShuffleNet、NFNet…你都掌握了吗?一文总结图像...
ShuffleNet的基本单元是在一个残差单元的基础上改进而成的。如图3(a)所示,这是一个3层的残差单元:首先是1x1卷积,然后是3x3的depthwiseconvolution(DWConv,主要是为了降低计算量),这里的3x3卷积是瓶颈层(bottleneck),紧接着是1x1卷积,最后是一个shortcut,将输入直接加到输出上。
Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?|向量|随机数|numpy|整数_网易订阅
9.创建一个3x3并且值从0到8的矩阵(★☆☆)(提示:reshape)Z=np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)10.找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引(★☆☆)(提示:np.nonzero)nz=np.nonzero([1,2,0,0,4,0])...
【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表
混淆矩阵包含计算各种效果指标(包括精确率和召回率)所需的充足信息。连续特征(continuousfeature)一种浮点特征,可能值的区间不受限制。与离散特征相对。收敛(convergence)通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。
YJango的卷积神经网络——介绍
图像在计算机中是一堆按顺序排列的数字,数值为0到255。0表示最暗,255表示最亮。你可以把这堆数字用一个长长的向量来表示,也就是tensorflow的mnist教程中784维向量的表示方式。然而这样会失去平面结构的信息,为保留该结构信息,通常选择矩阵的表示方式:28x28的矩阵。