具有对角线权重矩阵的自定义图层
是指在神经网络中的一种特殊图层，其权重矩阵是一个对角线矩阵，即只有对角线上有非零元素，其他位置都为零。这种图层在神经网络中的应用主要是为了引入稀疏性和参数共享，以减少模型的复杂度和计算量。
分类： 具有对角线权重矩阵的自定义图层可以归类为稀疏图层和参数共享图层。
优势：
- 减少模型的复杂度：对角线权重矩阵的自定义图层可以大大减少神经网络模型的参数数量，从而降低了模型的复杂度和计算量。
- 引入稀疏性：由于只有对角线上有非零元素，其他位置都为零，这种图层可以引入稀疏性，即只有部分神经元之间存在连接，减少了冗余连接的存在。
- 参数共享：对角线权重矩阵的自定义图层可以实现参数共享，即多个神经元共享同一个权重值，从而减少了参数的数量，提高了模型的泛化能力。
应用场景： 具有对角线权重矩阵的自定义图层在以下场景中可以发挥作用：
- 图像识别：在卷积神经网络中，可以使用具有对角线权重矩阵的自定义图层来减少卷积核的参数数量，提高图像识别的效率。
- 自然语言处理：在循环神经网络中，可以使用具有对角线权重矩阵的自定义图层来减少循环层的参数数量，提高自然语言处理任务的效率。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些与神经网络相关的产品和服务：
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
- 腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tf
- 腾讯云弹性GPU服务：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/ccs
请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
1回答
假设我们讨论的是二维卷积在图像上的应用。
在灰度图像中，数据是维数w \times h的矩阵，其中w是图像的宽度，h是它的高度。在彩色图像中，通常有3个通道:红色、绿色和蓝色；这样，彩色图像可以表示为维数w \times h \times c的矩阵，其中c是通道数，即3。
卷积层接收图像(w \times h \times c)作为输入，并作为输出生成维数w' \times h' \times c'的激活映射。卷积中的输入信道数为c，输出信道数为c'。
我的困惑是，如果c =2或3或4等，CNN会对数据的融合表示进行操作吗？还是一次在每个频道上运行，然后堆叠结果
浏览 0提问于2020-02-13得票数 2
回答已采纳
1回答
具有权重约束的自定义Keras层
、、、、
我试图在R中编写一个具有可训练权重的自定义Keras层，其中：
接受输入向量x并返回值exp(A * X*A)，其中$A$是对角和可训练的..
其中exp是矩阵指数映射。
浏览 2提问于2020-02-18得票数 0
回答已采纳
我在学习Andrew Ng关于Ml的课程，在神经网络第四周的幻灯片中，当谈到模态表示1时，他提到权重矩阵的维数是3X4，如下所示：
我知道有一个公式告诉我们，如果在第j层有Sj个节点，在j+1层有sj+1个节点，那么从j到j+1层的矩阵映射的维数将是S(j+1) X (Sj + 1)。
但是我不知道这个公式是怎么来的，因此不能理解上面的例子。
浏览 2提问于2020-07-25得票数 1
1回答
我试图用这个函数来查看稀疏矩阵。
view(biograph(CM,[],'ShowWeights','on')).
但它告诉我
警告:不允许自连接节点，忽略CM的对角线。在biograph.biograph中为158
浏览 4提问于2017-01-09得票数 1
我正在尝试重用前一层的权重矩阵。作为一个玩具示例，我想做这样的事情：
import numpy as np
from keras.layers import Dense, Input
from keras.layers import merge
from keras import backend as K
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(4,))
inputs2 = Input(shape=(4,))
dense_layer = Dense(10, input_shape=(4,))
dense1 = dense_la
浏览 0提问于2016-09-19得票数 4
1回答
根据Andrew关于反向传播()的注释，只计算隐藏层(n-1到2)的增量值。然后，这些增量被累积并用于更新权重矩阵。
然而，注释没有提到如何更新第一层的权重矩阵。
一般来说，第一层的矩阵是否从未用反向传播更新过？
是否更新了第一层的矩阵？
浏览 1提问于2016-03-12得票数 0
回答已采纳
我正在使用元the包来执行元回归。我的模型/代码的形式如下：
rma.mv(yi = data_mean, V = data_variance, random = ~ 1 | study_id/arm_id, data=mydata, mods = ~ mod1 + mod2 + mod3)
我的印象是，默认的加权是由逆方差决定的。但是，我注意到，如果将参数"W = 1/data_variance“添加到上面的代码中，则会产生不同的结果(而不是指定W)。为什么会这样呢？
当我在这里的时候，我也想确认，对于V，我应该使用(标准错误)^2，而不是(标准偏差)^2 --这是对的吗？(“方差”
浏览 5提问于2018-04-30得票数 0
回答已采纳
我使用CountVectorizer来创建共现矩阵的稀疏矩阵表示。
我有一个句子列表，还有另一个“权重”列表(向量)--我希望每个句子标记被计算的次数。
可以创建一个列表，根据每个句子的相关权重重复多次，但这是非常低效的，而且不是pythonic式的。我的体重有几百万甚至更高。
如何有效地告诉CountVectorizer使用我拥有的权重向量？
浏览 2提问于2018-08-17得票数 1
回答已采纳
1回答
假设我想在神经网络中创建以下一层:不是让一个方形卷积滤波器在某个图像上移动，而是希望滤波器的形状是其他形状，比如矩形、圆形、三角形等(这当然是一个愚蠢的例子；我考虑的实际情况是不同的)。我如何在TensorFlow中实现这样一个层呢？
我发现可以通过扩展tf.keras.layers.Layer在Keras中定义自定义层，但是文档非常有限，没有很多示例。例如，通过扩展tf.keras.layer.Layer的卷积层的python实现可能也会有所帮助，但似乎卷积层是用C实现的。这是否意味着我必须用C实现我的自定义层才能获得合理的速度，或者Python TensorFlow操作就足够了吗？
编辑:
浏览 4提问于2019-04-09得票数 2
1回答
在使用ezdxf库创建新绘图时，我遇到了一个问题。我需要创建一个新的dxf绘图，AutoCAD release R2000，因此我使用以下命令：
doc = ezdxf.new(dxfversion='AC1015') # AutoCad Release R2000
msp = doc.modelspace()
新的实体，例如一条简单的行，被添加到不同的层上。例如：
msp.add_line((0,0), (1,1), dxfattribs={"layer": "MyLines"})
最后：
doc.saveas('drawing.dxf
浏览 14提问于2022-10-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我想测量汉明序列的相似性，其中替换成本不是基于观察到的序列中的替换率，而是基于不同状态研究区域内的空间自相关性(状态因此与DNA无关，而是其他一些东西)。
我将我的研究区域划分为大小相等的网格单元(例如1000m)，并测量在相邻单元中观察到相同“状态”的频率(Rook-case)。因此，权重矩阵表明，从状态A到A (在相同状态内移动)的概率比从A到B或B到C或从A到C的概率高得多。这已经表明状态具有很高的空间自相关性。
问题是，如果你想测量序列相似性，替换矩阵应该是对角线上的0。因此，我想知道是否存在一种从“自相关矩阵”到替换矩阵的转换，其中0值沿对角线。通过这种方式，我们希望在我们的序列相似
浏览 3提问于2014-09-22得票数 2
我有一个numpy 2D数组，其值表示节点之间的边的权重。矩阵是对称的，我取对角线为零。我没有找到一个如何将这个矩阵转换成的例子。我尝试过以下方法，但它不起作用：
import numpy as np
import igraph
def symmetrize(a):
return a + a.T - 2*np.diag(a.diagonal())
A = symmetrize(np.random.random((100,100)))
G = igraph.Graph.Adjacency(A.tolist())
浏览 9提问于2016-04-14得票数 2
回答已采纳
1回答
我的FCN被训练来检测10个不同的类，并产生一个500x500x10的输出，每个最终维度都是一个不同类的预测概率。
通常，我看到使用统一阈值，例如0.5，对概率矩阵进行二值化。但是，在我的例子中，这并没有完全削减它，因为某些类的IoU在阈值为0.3时会增加，而对于其他类，则是0.8。
因此，我不需要任意地为每个类选择阈值，而是使用一种更概率的方法来最后确定阈值。我想使用CRF，但这也要求阈值已经完成。对如何进行有什么想法吗？
举个例子:想象一幅有5种不同鸟类的森林的图片。现在，我试图输出一幅分割森林和五只鸟的图像，分为6个类，每个类别都有一个单独的标签。网络输出6个混淆矩阵，指示像素落入特定类
浏览 0提问于2018-08-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试对一些数据执行PCA。据我所知，相关矩阵应该沿着主对角线有1的条目。这不是我在sklearn PCA中看到的.get_covariance()。我想知道为什么会这样？
出于我自己的目的，我可以对矩阵进行缩放，以获得具有1对角线条目的矩阵，但我只是想知道，既然我已经标准化了我的数据，为什么对角线条目仍然不是1？
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
浏览 61提问于2017-03-03得票数 3
回答已采纳
1回答
我使用一般线性模型(GLM)进行特征提取，得到一个β-矩阵.我还得到了一个类标签矩阵。这是一个多类问题。
现在我想用t检验来进行基于GLM特征提取的特征选择.有人能告诉我如何编写t-test来完成这个功能选择吗？非常感谢!
浏览 3提问于2015-04-20得票数 3
回答已采纳
假设你有一个初始N乘N矩阵，所有对角线元素都等于零.您希望生成所有可能的N-by-N矩阵，这样：
所有对角线元素继续为零。
列和行保持初始矩阵的和。
所有元素都是正整数(包括零)。
例如，对于这个3乘3的初始矩阵：
0 1 3
2 0 1
3 2 0
一个可能的变化是：
0 0 4
3 0 0
2 3 0
浏览 6提问于2015-12-15得票数 0
我想找到列"1“和列"2”中重复元素在指定矩阵"x“中的位置(矩阵"x”具有nx3大小("n“是列"1”和列"2“之间的最大值，在下一个例子中是最大值(3，4)=4)，然后在新矩阵"z”(矩阵“z”有“n”“x”“n”大小)的主对角线(1到"n")中，将每列的值之和(值等于零的列除外)，并将各自的值放在相应列中的对角线上。这是矩阵“x”的一个例子：
1 2 3
x= 1 [[1,2,4],
2 [1,3,2],
3 [2,3,1],
4 [3,4,5]]
矩阵"
浏览 3提问于2016-06-17得票数 0
回答已采纳
1回答
参考包，我们查看使用GenMatch的示例。
我们看到，创建的Weight Matrix是矩阵，它的对角线对应于X中每个变量的权重。
但我们不确定生成的值代表什么--它们是否与标准差有关。
让我们以GenMatch中提供的例子为例
library(Matching)
data(lalonde)
attach(lalonde)
#The covariates we want to match on
X = cbind(age, educ, black, hisp, married, nodegr, u74, u75, re75, re74)
#The covariates we want to
浏览 3提问于2015-06-22得票数 6
回答已采纳
我有以下矩阵：
s=[1,2,3; 4,5,6;7,8,9];
1| 2| 3
4| 5| 6
7| 8| 9
现在，我希望第一行和第一列中的每个整数乘以相应的i行号。
期望产出：
1 | 2 | 3
8 | 10 | 12
21| 24 | 27
浏览 1提问于2017-03-12得票数 2
回答已采纳
1回答
注意1:我使用的是R包"network“和"sna”
注2:我的原始数据是.csv文件中的edgelist格式。
我一直在寻找将边缘列表数据读入R的最佳方法。乍一看，这很简单。
data <- read.csv("file.CSV", header=F)
network <- network(data, matrix.type="edgelist", directed=F) #convert data to network object
val<-data[,3] #here are the values for my edge
浏览 1提问于2013-03-26得票数 0
1回答
我将实现自定义的Keras损失函数，这在这个中解释了；但是，我必须获得可训练图层的权重。那么，在损失函数的训练过程中，有没有办法读取层的权重呢？
def focal_coef(model, y_true, y_pred, content, label_remap, gamma_focal=2, w_d=1e-4):
w = np.empty(len(content))
f = np.empty(len(content))
for key in content:
e = 0.001
f_c = content[key]
f[
浏览 0提问于2018-10-22得票数 1
我有一个单词共现矩阵，如下所示。我想使用MDS来减少维度并绘制它。在sklearn中有一个函数model = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed', random_state=1)，要应用模型output = model.fit_transform(input)，我的理解是输入应该是一个相异矩阵，而不是我拥有的相似性矩阵。对吗？有没有一个函数可以用来转换这个共现的相异矩阵？我对此还很陌生。非常感谢你的帮助。
co-occurrence matrix :
word1 word2 wor
浏览 3提问于2020-04-15得票数 2
1回答
我对python相当陌生，而且我在数组方面遇到了麻烦。
我有个对称矩阵的问题。X[0][6]是对称的，它和X[6][0]是一样的。我希望能够将上述数组中的所有非零值附加到列表中，但是我不想在对角线上包括元素，也不想在对角线的一侧重复元素。例如，我只想附加X[0][6]，而不想添加X[6][0]。
二维数组如下：
X = [[9, 0, 0, 1, 0, 0, 6, 0],
[0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 9, 0, 4, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 4, 0, 8
浏览 2提问于2021-12-31得票数 1
回答已采纳
2回答
给出像A = Diagonal(rand(3,3))这样的朱莉娅中的对角线矩阵，我是否可以创建一个一维数组，其元素是这个对角矩阵A的对角线项。
浏览 9提问于2022-07-09得票数 3
我想创建一个自定义Keras图层，用于计算2个输入矩阵和1个权重矩阵(对角线矩阵)之间的乘积:x W y x = Input((8,200)) # (?,8,200)
y = Input((10,200)) # (?,10,200)
W # Weight matrix define with Keras (200,) 我想要计算形状为(?，8，10)的xWy的输出矩阵 我试着： K.dot(x*W, K.transpose(Y)) # Raise Dimension error
K.dot(x*W, Permute(2,1))(Y)) # (?, 8, ?, 10) 没有第一个维度(批量大
浏览 30提问于2019-02-06得票数 1
回答已采纳
4回答
我想要创建一个相关矩阵给定的相关向量，这是相关矩阵的上(或下)三角矩阵。
目标是转换这个向量
在对角线上有1s的相关矩阵。
你知道是否有一种方法来创建一个矩阵，给定对角上方的三角形，并将对角线设置为1？
浏览 1提问于2013-09-03得票数 7
回答已采纳
假设我有一个nby-n矩阵A和nby-n矩阵B.我想要创建一个块矩阵C，由矩阵A的N块作为对角线，(N-1)矩阵B块作为A对角线的次对角线。
这个只给出了块对角线情况的答案，这都是很棒的。现在我想添加一个块次对角线，在Matlab中我应该使用哪个命令？
非常感谢你的帮助。
浏览 1提问于2014-10-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在努力解决这个问题
d = 0.5 * ||X - \Sigma||_{Frobenius Norm} + 0.01 * ||XX||_{1},
其中X是对称正定矩阵，除对角矩阵为0外，所有诊断元素均为1。XX与X相同。\Sigma是已知的，我要用X的最小d。
我的代码如下：
using Convex
m = 5;
A = randn(m, m);
x = Semidefinite(5);
xx=x;
xx[diagind(xx)].=0;
obj=vecnorm(A-x,2)+sumabs(xx)*0.01;
pro= minimize(obj, [x >= 0]);
pro.
浏览 1提问于2018-04-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我的模型系统:一个各向同性扩散的粒子，在各种扩散系数之间经历随机切换(D1 <-> D2 <-> D3 <-> ...)。
由于沿该假设粒子轨迹的位移可以建模为从高斯分布中得出，因此似乎很自然地使用高斯+模型选择的混合来提取关于存在的不同“状态”或扩散系数的数量的信息，这将表现为混合物中的不同成分。
似乎有相当多的代码在GMM上执行EM，其中您的协方差矩阵是不受约束的。然而，在我的特定应用中，各向同性扩散意味着我的矩阵不仅是对角线，而且对角线的所有分量对于每个混合分量都是相等的，这意味着在x，y，z方向上的扩散速率是相同的。
在这种特殊情况下，期望和最大化步
浏览 3提问于2014-04-13得票数 0
1回答
我有一个循环，在内部展开稀疏矩阵向量乘法。对于右上角矩阵，我们使用对角线方法计算，每个对角线都有不同的长度。
展开之后发生线宽，即我一次计算几个对角线，直到最短的对角线到达矩阵的末尾。然后，我想用另一个循环计算剩余的对角线，减少展开长度。
这导致了第二个循环需要从第一个循环结束的地方开始的问题。我现在无意中发现了一个类似于以下(非常简化)的构造：
do diag=1, nDiagonals-3, 4
! here be dragons
end do
do diag=diag, nDiagonals-2, 3
! here be smaller dragons
end do
在
浏览 0提问于2014-03-14得票数 2
回答已采纳
2回答
可能是一个非常愚蠢的问题，但我似乎无法找到在R中创建稀疏对角线矩阵的适当方法，我找到了以下函数：
diag.spam()spdiags()
并将它们与库Matrix和下载的包spam一起使用，但是R似乎没有识别这些函数。有人知道我需要下载的函数或库吗？
我需要它，因为我想要创建大于256×256的对角线矩阵。
浏览 4提问于2020-02-06得票数 2
1回答
我有两个矩阵，a是2000年乘20000，b也是2000年乘以20000。我想得到a'*b的对角线元素。我使用了diag(a'*b)，但是它非常慢(大约20秒)，因为计算非对角线元素需要时间。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。
我注意到人们做像sum((T*H).*T',2)这样的事情，这是。但要求T是一个方阵。在我的情况下，非方矩阵怎么样？
谢谢
浏览 4提问于2015-10-17得票数 1
回答已采纳
1回答
有人能帮我找出矩阵中主对角线以上的所有值的绝对和吗？
Sub Tee_Mass_1()
Dim aa, bb, m, n, i, j, alg As Range, algaeg
aa = InputBox("Minimaalne arv?", , -100)
bb = InputBox("Maksimaalne arv?", , 100)
m = InputBox("Mitu rida?", , 5)
n = InputBox("Mitu veergu?", , 5)
Randomize
Set al
浏览 3提问于2016-05-10得票数 0
1回答
我在matlab中实现了计算给定矩阵A的Hessenberg矩阵。我理解数学，我手工计算它，但我继续使用相同的解。
矩阵A=
-149.0000 -42.2037 -156.3165
537.6783 152.5511 554.9272
0 -0.0728 2.4489
我的结果=
-149.0000 -42.2037 -156.3165
537.6783 152.5511 554.9272
0 -0.0728 2.4489
matlab中hess的结果
-149.0000 42.2037 -156.3165
-537.6
浏览 1提问于2014-07-25得票数 0
回答已采纳
我正在做一个关于图像质量评估的项目。我将图像转换为灰度，并使用mat2cell函数将整个图像划分为8x8矩阵。我对两个图像执行了此操作，现在我想计算这两个图像之间的协方差(即图像1的矩阵与图像2的相同矩阵之间的协方差)。请注意，这两个都是相同的图像:一个是没有失真的纯图像，另一个是有失真的图像。
浏览 1提问于2012-08-13得票数 2
我想在pysal中创建一个基于距离的空间权重矩阵，稍后将其输入到pysal的"spreg“子模块的空间回归方法中。以下是一个可重现的小代码示例： import numpy as np
import pysal
position=np.random.standard_normal((1000,2))
y_=np.random.standard_normal((1000,1))
X_=np.random.standard_normal((1000,10))
kd = pysal.lib.cg.KDTree(position)
spweights = pysal.lib.weigh
浏览 35提问于2020-01-03得票数 0
1回答
我不理解 (见下图)。我不清楚这部分代码。
lin = nn.Linear(5, 3) # maps from R^5 to R^3, parameters A, b
# data is 2x5. A maps from 5 to 3... can we map "data" under A?
data = autograd.Variable(torch.randn(2, 5))
print(lin(data)) # yes
我们定义了有5个输入和3个输出的线性层？然后我们输入2x5大小的矩阵？我不明白这是怎么回事...
以及他们想要提供的总体想法
浏览 0提问于2017-10-04得票数 1
我有一个excel工作表，其中列有一些值，我想用它作为矩阵乘法的对角线矩阵。我想在没有实际显示对角线矩阵的情况下实现这一点，但只显示对对角矩阵的某些矩阵操作的结果，如图中的示例所示。为此，我想要一个动态数组公式来创建对角线矩阵，从中可以输入结果，例如MMULT-函数，而不显示对角线矩阵。有什么办法可以做到吗？
浏览 12提问于2022-06-27得票数 2
回答已采纳
我已经实现了一个深层次的学习架构，它使用拉扎涅EmbeddingLayer。
现在，我已经使用word2vec学习了单词向量，并且不希望单词向量成为我网络的参数。
在阅读了文档之后，我认为它指定了提供给'W‘参数的numpy数组是嵌入矩阵的初始值。
如何在代码中声明/指定EmbeddingLayer，以便它将输入的权重矩阵用作固定的字向量矩阵？
浏览 0提问于2016-06-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个xml布局来输入一个pincode：
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:background="#FF00000
浏览 2提问于2012-10-15得票数 9
回答已采纳
1回答
对于归一化laplacian矩阵的定义，我一点也不困惑：
D^{-1/2}*A*D^{-1/2}
wiki的句子：(对我来说不太清楚)：
D对应正对角线项的正平方根
THe问题是，如果我的D矩阵有超过99个对角线项小于零，那么负数的平方根只能用复数.
这是否意味着该金额必须带有abs()值？或者输入A矩阵必须用abs()值重写，.？
我现在就是这样的：
for ( int i=0; i < data.cols(); i++) {
//Deg.sqrt();
Deg(i,i)=1/(sqrt((data.cwiseAbs().row(i).sum())) );
浏览 1提问于2014-09-20得票数 2
回答已采纳
1回答
假设您使用神经网络进行图像识别，并且您已经训练它来识别直线。
每当某个特定的像素列打开，而相邻的像素被关闭时，一个特定的节点触发，从而“识别”这条线。
到目前为止还不错，但是如果这条线只向左或向右移动几个像素呢？
“直线”节点不再是活动的，因为它“反应”的像素列是关闭的(直线太远、太右或太左)。
我天真的解决方案是单独训练网络来识别图像每一部分的线条，但这似乎是杂乱无章的。
因此，我的问题：
神经网络如何识别直线，而不管它们在图像上的位置？我读到了复杂的神经网络巧妙地解决了这个问题，有人能解释一下怎么用非太专业的术语吗？
，一旦它们被识别，关于它们的位置的信息是如何传输到链上的(因为左边的一条
浏览 0提问于2013-12-07得票数 1
1回答
计算方阵非对角项的方法
、、、
我有一个矩阵X，并用它在MATLAB中计算方阵：S=X*X'。我只需要找到S的非对角线元素。 我知道如何使用对角线：sum(X.*X,1)。有没有类似的方法通过向量化来寻找非对角线元素？
浏览 12提问于2020-09-10得票数 1
回答已采纳
关联矩阵是一个对称矩阵，这意味着它的上对角元素和下对角元素是彼此的镜像，统称为非对角线元素(与对角线元素相反，在任何相关矩阵中它们都等于1，因为任何变量与自身的相关性仅为1)。
对于变量2和1 (第2行，第1列)，在上对角线上交换第I行数和下对角线j‘列数时，相关矩阵的非对角线元素是相同的。因此，我们只需要重新计算下对角元素，然后将它们复制到矩阵的上对角线中相应的位置。
import numpy as np
from numpy.random import randn
X = randn(20,3)
Rho = np.corrcoef(X.T) #correlation matrix
prin
浏览 8提问于2020-12-11得票数 0
我试图建立一个具有相同输入大小和输出大小的torch.nn.linear层的模型，因此该层将是方阵。在这个模型中，我希望这个矩阵的对角线元素被固定为零。这意味着，在训练期间，我不希望对角线元素从零变为零。我只能考虑为每个训练阶段增加一些步骤，将诊断元素变为零，但我不确定这是有效还是有效的方法。是否有明确的方法使这种层能保证对角线元素不发生变化？
抱歉，如果我的问题很奇怪。
浏览 8提问于2022-09-01得票数 4
回答已采纳
2回答
你如何将迁移学习应用于像InceptionV3，ResNet50这样的模型，这些模型是在ImageNet (大约1000个班级)上训练的，对于一个超过1000个班级的问题？
我正在使用Keras，但我对其他解决方案持开放态度。我熟悉这样的想法:加载一个经过训练的网络的所有权重(就像ImageNet上的ResNet50 )，除了顶部(最终分类层有1000个单元)，然后将网络的末端连接到我可以指定的其他层(完全连接层，池化等)。然而，在许多这样的网络中，最终层之前的层只有不到3000个单元，因此添加一个超过3000个单元的层将是一个扩展层，有点像自动编码器中的解码器。正常情况下，我已经看到最后一层
浏览 0提问于2019-01-12得票数 1
1回答
我想实现一个具有稀疏输入层的分类器。我的数据大约有60个维度，我想检查特征的重要性。要做到这一点，我希望第一层有一个对角线权重矩阵(我想对其应用L1内核正则化)，所有的对角线都应该是不可训练的零。因此，每个输入通道的一对一连接，密集层将混合输入变量。我查了和。后一个我不能使用，因为Lambda层不引入可训练的权重。
但是，类似这样的操作不会影响实际的权重矩阵：
class MyLayer(Layer):
def __init__(self, output_dim,connection, **kwargs):
self.output_dim = output_dim
self.c
浏览 13提问于2018-12-12得票数 1
回答已采纳
1回答
考虑如下汇总表：
A= 4 0 31 1 0 0
0 0 0 -1 1 11
0 0 0 24 -1 0
2 1 0 0 17 -3
27 2 0 0 1 1
3 12 0 -1 0 0
现在我需要执行Jacobi迭代(问题是一些对角线元素为零)。因此，我需要执行一些矩阵变换，例如行操作，将这个矩阵转化为一个新的矩阵，使对角
浏览 1提问于2015-11-15得票数 0
回答已采纳
1回答
如何降低NxN皇后矩阵验证器解的时间复杂度？当我检查矩阵的每一行、每一列和每一个对角线时，我都有这个解。如果每一行和每列都有1皇后，而矩阵不超过1皇后，则输出为true。这个解决方案有效，但我认为它是蛮力。
public static boolean solveMatrix(int[][] matrix) {
int row, col;
int rowCount = matrix.length;
int columnCount = matrix[0].length;
int counter = 0;
//
浏览 7提问于2021-12-01得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
