线性代数学与练第07讲:行列式的定义及几何意义
三阶行列式是六项的代数和,其中三项取正号,三项取取号;每一项都是三个不同行不同列元素的乘积.同样可以用对角线法则来计算三阶行列式,如图2:主对角线上三个元素之积及平行于主对角线的三个元素之积取正号(实线连接);副对价线上三个元素之积及平行于副对角线的三个元素之积取负号(虚线连接)。图2三...
全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍!
图3对比了LS算法、Louvain算法和2014年在Science上提出的密度-距离聚类算法(densityanddistancebasedalgorithm,DDB)[1]在二维基准向量数据上的聚类性能。图中显示了由??-球方法构建的网络,以及三种算法的聚类结果。LS算法能够正确识别出与常见共识一致的聚类,而Louvain算法倾向于产生更小且更分散的...
大模型下沉,汽车需要存算一体芯片|超级观点
项之初:我们用CIM解决了矩阵乘加的暴力计算问题,在此之外,我们还设计了一些更通用的单元,比如去做向量的乘法和非线性计算。同时,在这些之外,我们预留了通用计算单元来支持尚未出现的算法。芯片从设计到生产是有2-3年周期的,算法迭代却很快,我们要在设计的时候就考虑到这一点。36氪:大模型会不断提出新的算子需求...
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
首先我们做一些假设:在高维空间中有这样三个不同的向量,它们分别定义了乔丹的姓Jordan和名Michael以及篮球Basketball。现在,如果该空间中有一个向量与Michael向量的乘积为1,则我们认为该向量编码了Michael这一概念;而如果这个乘积为0甚至负数,则认为该向量与Michael没有关联。同样,我们可以计算该...
汽车行业专题报告:AI加持+城市NOA落地,高阶智能化迎来蝶变时刻
自注意力机制:向量矩阵X与可训练的三个权重参数W(q)、W(k)、W(v)相乘得到Q,K,V(如q1=X1×W(q1)),然后通过Q和K的计算得到相似度,经过Softmax的归一化后与V相乘,计算加权求和。在智能驾驶的感知环节,自注意力机制可以理解为用于提取一类特征。多头注意力机制:定义和训练多组权重参数矩阵W,...
如何基于AHP层次分析法进行客户价值评估
第一步:将A元素按照行相乘得到一个新的列向量A??=(280,15,0.75,0.067,0.005)第二步:将新的列向量的每个分量开n次方A??=(3.086,1.719,0.944,0.582,0.343)第三步:对该列向量进行归一化即可得到权重向量W=(0.462,0.258,0.141,0.087,0.051)...
矩阵左乘和右乘的区别
具体来说,一个n阶单位矩阵E经过一次初等行变换或一次初等列变换所得矩阵称为n阶初等矩阵。3.矩阵的乘法是左行乘右列。矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘,乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数。注意:矩阵乘法一般不满足交换律。即:AB≠BA。
荐书| 《星上遥感数据处理理论与方法》
本书共分14章,第1~2章介绍星上数据处理的基本知识;第3~11章详细介绍了星上遥感数据处理的理论、数学模型、需要解决的关键技术和基于FPGA星上数据处理的实现方法,并用实例验证了这些理论和方法,包括星上影像特征点检测与匹配、星上地面控制点识别、星上卫星相对和绝对姿态解算、星上几何...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
L1范数(L1norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lassoregularization)。比如向量A=[1,-1,3],那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|.简单总结一下就是:L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。L2范数:为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范...
一窥推荐系统的原理|向量|算法|拟合_网易订阅
深度矩阵分解模型(DeepMatrixFactorizationModel,DMF)是以传统的矩阵分解(MF)模型为基础,再与MLP网络组合而成的一种模型,其中MF主要负责线性部分,MLP主要负责非线性部分,它主要以学习用户和物品的高阶表征向量为目标。DMF模型的框架图如下所示:该模型的输入层为交互矩阵Y,其行、列分别对应为对用户和...