8000 字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
这个矩阵的对角线元素是每个特征的方差,表示该特征的分散程度。非对角线元素表示了不同特征之间的协方差,表示了不同特征之间的相关性。协方差矩阵在PCA中的应用是为了找到能够最大程度地保留数据变异性的主成分。通过分析协方差矩阵,我们可以确定哪些特征之间存在较强的相关性,并据此进行降维。3.计算特征值...
重温图灵原理,感受反证法的力量
(它们还在字符串列表中形成一条对角线,从而为该算法命名。)对角线证明只需要依次检查列表中每个字符串中的一位,所以通常比其他方法快得多,但它真正的威力在于它能很好地驾驭无限长的字符串问题。麻省理工学院的理论计算机科学家RyanWilliams说:「字符串现在可以是无限的,列表也可以是无穷的,但对角化方法仍然有...
AI 推理成本高居不下,如何将推理成本下降一个数量级?
当同样的GPU,如果更短的时间能够完成一个任务,就说明单位时间内能完成更多的任务,这样单任务的时间变短了,生产资料不变,那就说明单任务的推理成本降低了(例如,之前10s生成一张图片,现在1s生成一张图片,相当于10s生成了10张图片,也就时每张图片的推理成本降低了10倍)。推理加速的本质在于解决制约...
AI 推理成本高居不下,如何突破算力垄断?|算法|内存|gpu|key|ai...
当同样的GPU,如果更短的时间能够完成一个任务,就说明单位时间内能完成更多的任务,这样单任务的时间变短了,生产资料不变,那就说明单任务的推理成本降低了(例如,之前10s生成一张图片,现在1s生成一张图片,相当于10s生成了10张图片,也就时每张图片的推理成本降低了10倍)。推理加速的本质在于解决制约...
最快速的寻路算法 Jump Point Search
图2.1.1A*和JPS的算法流程图对比2.2JPS算法举例表2.2.1A*和JPS的寻路消耗对比下面举例说明JPS具体的寻路流程。示例如图2.2.1所示,5*5的网格,黑色代表阻挡区,S为起点,E为终点。JPS要寻找从S到E的最短路径,首先初始化将起点S加入openset。从openset取出F值最小的点...
协同推荐算法没有这么复杂,真的
首先要说明的是,我们所有的推荐算法,最终目的都是为了给用户推荐他可能感兴趣的商品,从而提高销售和转化率,忘记这个目的的所有算法设计都是自嗨(www.e993.com)2024年7月9日。目前常见的商品推荐算法是协同过滤,公认比较常用的方法俗称“邻居方法”。邻居方法中有两种视角:第一种是基于用户;第二种是基于商品。
两万字简述自动驾驶路径规划的常用算法
对于已经在OpenList中的4个格子,我们以它上面的格子S[2][2]举例,从起点A经由格子S[3][2]到达格子S[2][2]的G值为20(10+10)大于从起点A直接沿对角线到达格子S[2][2]的G值14。显然A经由格子S[3][2]到达格子S[2][2]不是最优的路径。当把4个已经在OpenList中的相邻格子都检查后,没有发现经由...
对数学家来说,最让人惊讶的数学新发现可能是什么?
其中a,b,c是边;d,e,f是面对角线。最小的欧拉砖是保罗·哈尔克在1719年发现的,它的边(a,b,c)=(44,117,240),面对角线(d,e,f)=(125,244,267)这里还有一些其他的解:P=NPP=NP问题是计算机科学领域的一个开放性问题,其含义是“是否存在一种有效的算法可以在多项式时间内解决所有NP问题?”。
简述多种降维算法
,如果希望降维后的点尽可能分开,那么就希望B对角线上值即每一维的方差尽可能大,方差大说明这些维上数据具有非常好的区分性,同时希望d的每一维都是正交的,它们正交就会使得两个维是无关的,那么它们就不会包含重叠的信息,这样就能最好的表现数据,每一维都具有足够的区分性,同时还具有不同的信息。这种情况下B非对角...
从理论到实践,一文详解 AI 推荐系统的三大算法
算法逻辑算法公式:公式说明:假设A是一个N*M的矩阵,那么得到的U是一个N*N的方阵(里面的向量是正交的,U里面的向量称为左奇异向量),Σ是一个N*M的矩阵(除了对角线的元素都是0,对角线上的元素称为奇异值),V’(V的转置)是一个N*N的矩阵,里面的向量也是正交的,V里面的向量称为右奇异向量)...