基于量子计算的气象预测数据编码研究
QLSTM模型中,用变分量子线路(VQC)替换经典CLSTM中的经典神经网络中计算复杂度高的部分,实现网络计算的部分加速,并且利用VQC并行处理数据的特点,从而提高特征提取和数据处理的效率。采用混合量子经典的QLSTM算法,降低计算的复杂度,加快计算速度。采用QLSTM模型,首先对输入的气象数据序列进行处理,经过VQC将数据转换成量子态...
为什么学线代时不知道:矩阵与图竟然存在等价关系
可以看到,在主对角线上的两个子矩阵分别表示两个强连通分量,而右上方的子矩阵表示从第1个强连通分量指向第2个强连通分量的边,左下方的则表示从第2个强连通分量指向第1个强连通分量的边(因为没有这样的边,所以全为0)。这种书写分块矩阵的形式被称为弗罗贝尼乌斯标准形(Frobeniusnormalform)。
太全了!14 种数据异常检测方法总结!
而关联概率矩阵(bindingprobabilitymatrix)就是把关联矩阵(affinitymatrix)按行归一化得到的,如图8所示。图7:关联度矩阵中密度可视化图8:关联概率矩阵得到了bindingprobabilitymatrix,每个点的异常概率值就用如下的公式计算,当一个点和其它所有点的关联度(affinity)都很小的时候,它就是一个异常点。
医美行业研究,爱美客:论证爱美客迈向平台型公司的投资新公式
3.2、从现象级品牌到平台型公司,功效&价格广覆盖的产品矩阵为基础而从两款现象级品牌到基于现象级品牌矩阵的平台,还需要更多的产品储备,基于以上公式,公司有望搭建具备成为现象级品牌潜力的产品矩阵。产品的关系为互补而非替代,因而无论从效果角度还是机构角度,产品搭配形成的联合疗程都有望创造更高价值。丰富...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
我们首先使用以下公式计算比例因子(*s*):b是我们想要量化到的字节数(8),α是最大的绝对值,然后,我们使用s来量化输入x:填入这些值会得到以下结果:为了检索原始的FP32值,我们可以使用先前计算的缩放因子(*s)来去量化量化值。应用量化和去量化的过程来检索原始流程图解,如下所示:...
十分钟理解Transformer|向量|翻译|编码器|神经网络_网易订阅
6、将带权重的各个V向量加起来,至此,产生在这个位置上(第一个单词)的self-attention层的输出,其余位置的self-attention输出也是同样的计算方式(www.e993.com)2024年9月11日。将上述的过程总结为一个公式就可以用下图表示:self-attention层到这里就结束了吗?还没有,论文为了进一步细化自注意力机制层,增加了“多头注意力机制”的概念,这从两...
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
首先用以下公式计算比例因子(s):-b是我们要量化到的字节数(8)-α是最高的绝对值然后,我们使用s来量化输入x:如上图所示,最大绝对值α为10.8,将FP32映射到INT8时,即有如下公式:如果要恢复原始的FP32值,也可以使用先前计算的比例因子(s)来进行反量化。
南京邮电大学2025研究生考试大纲:《高等代数》
2.子空间的基扩张定理,生成子空间,子空间的和与直和、维数公式;3.一些常见的子空间,如线性方程组的解空间、矩阵空间、多项式空间、函数空间。(七)线性变换1.线性变换的定义、性质与运算,线性变换的矩阵表示,矩阵的相似、同一个线性变换关于不同基的矩阵之间的关系;2.矩阵的特征多项式与最小多项式及其性质、...
斯坦福提出大模型最强架构TTT,超越Transformers
现在,以简化的TTT-Linear情况展示这些计算过程。设,则:因此,可以方便地通过matmul计算。对于计算,可以知道:制定,以及矩阵,可以推导出:其中是下三角掩码(类似于注意力掩码,但用零代替无穷大),项可以从计算时重复利用。现在,也可以通过matmul方便地计算。将代入公式,我们得到。
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
Wr的计算方式如下:(13)根据Wr的计算公式,实体密度较大(参与大量复杂关系)的三元组将被赋予较小权重.TransA[47]为解决传统模型中正确解集对应的球型等势面灵活性不足问题,使用马氏距离代替此前平移距离模型中的欧氏距离,从而得出新的评分函数:(14)作者利用关系r对应的权重矩阵Wr控制解集超平面...