*逆就是把上一步操作抵消 A*I=A I为单位矩阵 A-1记为A的逆 A-1 A =I AX=U UX-1=A3阶矩阵
原创
2023-02-09 09:30:08
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Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems作者：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen Abstract推荐系统通常使用用户-项目交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵因式分解是预测一个用户在一组项目上的个性化排序的基本
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2023-09-17 09:20:58
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2017-09-12 21:03:46writer：pprp看到了几个很好的博客：记录一下：http://www.matrix67.com/blog/archives/276其实最近才刚刚开始学习线性代数，已经大二了很老了，还没有学习线性代数，有点晚，之后自己好好看一下，这个矩阵的构造感觉还是挺有难度的，所以线性代数一定要好好学，上课不能睡觉了...
代码改变世界
原创
2021-12-28 16:13:39
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之前的矩阵学得太不像话，现在来系统总结一下用法. （其实还是致自己..） 为了防止自己忘了怎么乘，这里记一个口诀：左横乘右竖，要是实在忘了那就想想$ab$ 和$bc$ \(->\) \(a*c\) 矩阵不仅能加速线性递推，还能用在几何. (几何递推..? 还没见过，这里算是一个思路吧..) 矩阵可以 ...
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2021-09-29 19:14:00
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# 深度学习中的矩阵
深度学习是机器学习中的一种重要分支，它模拟人脑的神经元结构来处理复杂的数据。矩阵在深度学习中扮演着核心角色，它用于表示输入数据、权重、偏置等。本文将探讨深度学习中的矩阵相关内容，并通过一些代码示例来帮助理解。
## 矩阵基础
在数学中，矩阵是一个以行和列排列的数字表格。深度学习中的神经网络可以看作是由许多层组成的，每一层都可以用矩阵来表示。这些矩阵通过权重和激活函数进行
原创
2024-09-27 04:50:49
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论文标题：DeFINE: Deep Factorized Input Word Embeddings for Neural Sequence Modeling论文：https://openreview.net/pdf?id=rJeXS04FPH收录情况：Under blind submission for ICLR 2020肥胖的词向量矩阵众所周知，词向量矩阵一共有Vm个参数，当词表大小V很大
目录 &
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2023-11-07 16:16:08
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稀疏矩阵 对一个m×n的矩阵，设s为矩阵元素个数的总和，有s=m*n，设t为矩阵中非零元素个数的总和，满足t＜＜s的矩阵称作稀疏矩阵。符号“＜＜”读作小于小于。简单说，稀疏矩阵就是非零元素个数远远小于元素个数的矩阵。相对于稀疏矩阵来说，一个不稀疏的矩阵也称作稠密矩阵。
稀疏矩阵的压缩存储
稀疏矩阵的压缩存储方法，是只存储矩阵中的非零元素。 稀疏矩阵中每个非零元素
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2024-01-16 14:44:39
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花书第二章第三章第四章第五章第六章 第二章张量：表示高维矩阵相加：需要矩阵形状相同矩阵乘法：需要矩阵A的列与矩阵B的行相等（矩阵乘法一般不满足交换律），也叫叉乘，外积 公式：C = AB A是mn，B是np， 则C是mp 可以看作是转置A矩阵后，再每俩列相乘。按照A行下标为行下标，B列下标为C列下标即可。就是所谓的A和B的顺序，若B在前则需按照B行下标是C的行下标。矩阵元素对应乘积：C=A⊙B，
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2024-05-30 09:44:36
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测试: demo.cpp #include "trituple.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
Trituple data1;
Trituple data2;
cout << "功能演示======================================
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2024-01-05 22:02:36
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这里简单的记录一下矩阵问题的做题记录吧。 CF392C Yet Another Number Sequence 比较有纪念意义的一道题，在我 [数据删除] 的时候拯救了我的信心。 ...
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2021-09-11 11:15:00
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该程序功能上还有一定的缺陷，带晚上，初步实现功能代码
原创
2021-08-23 10:42:07
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浅谈矩阵分解以及应用（1）
矩阵分解 (matrix decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Va
在现代机器学习中，**矩阵乘法**是一个核心操作，其能有效提升算法性能与精度。针对这一主题，我将对“机器学习 矩阵乘法”的问题解决过程进行详细记录。
### 背景描述
在处理大量数据时，矩阵乘法成为不可或缺的工具。尤其在**2010年**至今，随着计算能力的增强和深度学习的兴起，矩阵运算的需求日益增强。为了直观展示这一演变过程，可以参考以下流程：
```mermaid
flowchart T
关于能用矩阵乘法优化的DP题目，有如下几个要求：转移式只有加法，清零，减法etc.，max和min运算不允许【符合矩阵的计算规律】转移式中关于前几位dp结果得到的系数必须是常量【和常数项矩阵进行相乘】转移次数一般超级多【运用快速幂转化成mod】由于转移次数多，一般都要模一个int范围内的数【ksm当然要约数啦】矩阵的原理： n*m的矩阵，若n=m为方阵，单位矩阵：对角线为1&
矩阵这个东西看起来很简单，但是我觉得要把它理解成某一种东西（比如说变换）还是有点难度。我在这个问题上面就困扰了很久。某一天，脑袋里面突然灵光一闪，貌似理解了一些，心中甚是欢喜，隧写下这篇文章，以至于以后有所帮助。1.对矩阵的理解我个人觉得矩阵就是一个用括号括起来的东西，除此之外没有什么感觉。但是转换这个东西就有点意思了。比如说：我可以把它看成是一个函数，是某种准则或者是一个魔法箱。T(X)=AX;
混淆矩阵-confusion matrix概念：混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果我们以一个二分类问题举例说明： X：x1,x2…x100 y_真实：1,0,0,0,1,1,1…(假设60个1，40个0) y^_预测：0,1,0,1…(预测70个1，30个0) 假设我们预测中的70个正例中只有50个是真正例（即预测的真结果
## 机器学习中的矩阵分解
矩阵分解是机器学习和数据分析中一种强大的技术，广泛应用于推荐系统、图像处理等领域。其基本思想是将一个复杂的数据矩阵分解为多个更简单的矩阵，以便于提取有意义的特征或进行预测。
### 什么是矩阵分解？
在机器学习中，矩阵通常用于表示用户和物品之间的相互关系。例如，在推荐系统中，用户-物品评分矩阵是一个重要的表示形式。矩阵分解的目标是找出该矩阵的潜在结构，从而推测出未
原创
2024-09-12 07:35:44
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1.概念解释1.1 矩阵分解和svd就是讲一个大矩阵分解为若干个小矩阵的点积，这样做的一个典型逻辑是降低参数量，相当于 Rm*n = Rm*k.dot( Rk*n )，将m*n个参数缩减为 (m + n) *k个参数，起到的效果几乎一致，深度(机器)学习中降低参数量，矩阵分解是很常用的技巧。这里k是超参，极端情况1的话，相当于m*n变为了m+n大学矩阵分解常用的情况是方阵的特征值和特征向量，所谓A
1.背景介绍生物信息学是一门研究生物科学领域数据的科学，它涉及到生物序列、基因表达、基因组比较、生物网络等多种数据类型。随着生物信息学领域的发展，数据规模越来越大，这些数据通常是高维、稀疏、不均衡的。因此，生物信息学中的数据分析需要借鉴其他领域的方法和技术，矩阵分析在这里发挥了重要作用。矩阵分析是一门研究矩阵的性质、性质和运算的科学，它涉及到线性代数、数值分析、统计学等多个领域。在生物信息学中，矩
