文章目录介绍 seq2seq 模型Seq2seq with attentionBahdanau attentionLuong attentionGeneral attention用注意力实现 seq2seq实现编码器实现解码器用注意力实现解码器训练和评估了解transformersThe transformer attentionThe transformer model实施变压器多头注意力编码器
线性分类器基于特征的线性组合的值进行分类决策。 想象一下，线性分类器将把定义特定类的所有特征合并到其权重中。当问题是线性可分离的时，这种类型的分类器效果更好。X: 输入向量 W：权重矩阵 B：偏差矢量权重矩阵对于每个需要分类的类都有一行，对于x的元素（特征）有一列。在上面的图片中，每行将由权重矩阵中的一行表示。改变权重的效果将改变线条角度，同时改变偏压，将使线条左右移动。 参数化方法这个想法是假设
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2024-05-29 00:47:33
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前言由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。一、线性回归线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。对于线性模型，通常采用最小二乘法作为其解法（可通过最大似然估计推得）。最小二乘法是通过最小化误差的平方和寻找数
全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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# 使用 PyTorch 实现线性层权重的指南
在深度学习中，线性层是组成神经网络的重要部分。在这篇文章中，我将指导你如何使用 PyTorch 实现线性层的权重，并对每一步进行详细解释。
## 流程概览
在我们开始之前，首先我们来看一下实现线性层权重的大致流程。下面是步骤的详细列表：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-10-10 04:18:51
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1）矩阵的抽取,在矩阵处理中,经常要用到对矩阵部分元素的提取,如对角线,某一列或一行,或者上三角,下三角提取等等.对角元素抽取即矩阵的对角线,包括主对角线和非主对角线: diag(A),其语法如下.a = diag（A，k）
k = 0 主对角线,当k=0时,也不可以不加此参数;
k > 0 ,
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2024-05-12 15:10:42
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搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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一、相关问题 层次分析法一般用于评价类问题，选择哪种方案最好、哪种决策最优。摘自2016国赛B题 二、层次分析法解题方法 1.分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构2.对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵(判断矩阵)3. 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验(检验通过权重才能用)4 . 根据权重矩阵
1.线性布局(LinearLayout)、2.相对布局(RelativeLayout)、3.表格布局(TableLayout)、4.网络视图(GridView)、5.标签布局(TabLayout)、6.列表视图(ListView)、7.绝对布局(AbsoluteLayout)。2. 线性布局（LinearLayout）线性布局：是一个Vie
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2024-04-17 09:20:30
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全连接层PyTorch中的全连接层（Fully Connected Layer）也被称为线性层（Linear Layer），是神经网络中最常用的一种层。全连接层将输入数据的每个元素与该层中的每个神经元相连接，输出结果是输入数据与该层的权重矩阵相乘，并加上该层的偏置向量。假设我们有一个输入向量x，它的维度是n，全连接层有m个神经元，那么全连接层的输出可以表示为：y = Wx + b其中W是一个m×n
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2024-03-20 10:39:42
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问题分析问题要求根据附件一的该企业近5年402家原材料供应商的订货量和供货量数据，对供货商的供货特征进行量化分析，并建立可以保障企业生产重要性的数学模型，最后在此基础上筛选出50家最重要的供货商。站在企业角度，企业在选择供货商时需要综合考量供应商的供货能力和供货风险。本文提取出平均供货能力、最大供货量、订单完成率、供货稳定性四个指标计算出综合评价指数，并按排序指标值对402家供应商的能力进行排序，
神经网络的全链接层计算过程可以看成两个矩阵相乘，如下图所示，一个MxN的矩阵乘以一个NxP的矩阵，得到一个MxP的矩阵，进行乘法的次数为：（N）*（M*P）加法次数为：（N-1）*M*P所以，矩阵乘法总的计算量为（N）*（M*P）+（N-1）*M*P = (2N-1)*M*P每计算出一个结果，需要对一个N维向量作内积，内积需要进行N次乘法和N-1次加法（第一次计算不需要作加法，或者看成+0，就不需
线性布局LinearLayout 线性布局内部的各视图有两种排列方式：（1）orientation属性值为horizontal时，内部视图在水平方向从左往右排列。（2）orientation属性值为vertical时，内部视图在垂直方向从上往下排列。 如果不指定orientation属性，则LinearLayout默认水平方向排列。  
1.全连接层：将feature maps平坦化，转化为一维，每一个数乘以各类别的权重（通过训练得到）得到结果是某个类别的概率卷积核可以是立体的，高维的怎么跟上面讲的不一样呢？上面不是平坦化成一维再乘以各自的权重吗？其实是一样的，只不过知乎上的将该过程变成了矩阵运算，不展开直接与权重矩阵卷积。比如知乎上讲的是将前面得到的特征如7*7*5与4096个7*7*5的神经元（同样大小同样深度的权重矩阵（神经
PyTorch学习笔记（9）–神经网络：线性层 本博文是PyTorch的学习笔记，第9次内容记录，主要介绍神经网络线性层的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（9）--神经网络：线性层1.什么是线性层2.线性层2.1线性激活函数相关参数2.2线性层应用举例12.3线性层应用举例23.学习小结 1.什么是线性层 线性层又叫全连接层，其中每个神经元与上一层所有神经元相连，一个简单的线性层
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2024-08-13 15:27:54
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一、单成分单变量高斯模型二、单成分多变量高斯模型若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值相等，两变量高斯分布的等值线为圆形。若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值不等，两变量高斯分布的等值线为椭圆形。长轴平行于取较大值的变量所在的轴，短轴平行于取较小值的变量所在的轴。若协方差矩阵为非对角矩阵，表明变量之间存在相关性，相关系数取-1到1之间的非０值。上图中两变量高斯分布的等值线长轴平行于\(x_1=-0.5x
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2024-04-03 12:14:13
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例子：一、算法原理通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]，n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个
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2024-03-27 18:01:23
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之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
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2024-05-28 11:27:32
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系列关于线性模型你可能还不知道的二三事（一、样本）关于线性模型你可能还不知道的二三事（二、也谈民主）关于线性模型你可能还不知道的二三事（三、特征值与奇异值的魔力）目录1 样本的表示形式2 由线性模型产生的样本3 逆矩阵的意义1 样本的表示形式 在数据挖掘过程中，样本以特征值矩阵X和目标值向量Y的形式表示。容量为n，有m个特征的样本，其特征值矩阵X由n个维度为m的列向量组成，第j个列向量为样本中第
介绍这里讲的顶点对之间的最短路径是基于动态规划在图中的实现。每一个循环都类似矩阵乘法，因此这个算法看起来就像是一直在做矩阵乘法。实现在这里我们用邻接矩阵表示法来表示一个图，因为相对邻接表来说，邻接矩阵表示要容易些，并且采用自底而下的算法来计算最短路径权重。typedef int (*Metrix)[VERTEX_NUMBER];
void printfMatrix(Metrix graphmetr
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2024-05-20 20:46:11
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