该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。dequeued元组中的所有组件的第0维的大小都是n。如果队列已关闭，且剩下的元素少于n个，则会引发OutOfRange异常。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。如果队列没有关闭，则退队列元组中的所有组件的第0维大小都为n。如果队列已关闭，且剩余元素大于0但小于n，则不会引发tf.errors。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。dequeued元组中的所有组件的第0维的大小都是n。如果队列已关闭，且剩下的元素少于n个，则会引发OutOfRange异常。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。如果队列没有关闭，则退队列元组中的所有组件的第0维大小都为n。如果队列已关闭，且剩余元素大于0但小于n，则不会引发tf.errors。...参数：vals:张量，张量的列表或元组，或从队列元素中获取的字典。name:操作的名称(可选)。返回值：将一批张量元组排队到队列的操作。
这是有道理的，因为深度学习框架和硬件（例如 GPU）通常针对处理更大的张量而不是形状和大小不同的多个张量进行了优化。...第一条规则表示权重的计算——它计算维度的平方根倒数与转置的第 j 个键向量和第 i 个查询向量的乘积。然后我们用 softmax 聚合给定 i 和所有可能的 j 的所有结果。...然后，第二条规则计算该权重向量与相应的第 j 个值向量之间的乘积，并对每个第 i 个标记的不同 j 的结果求和。4....流行的框架，例如 PyTorch，通过屏蔽实现这一点，即将缩放的点积结果的元素子集设置为某个非常低的负数。这些数字强制 softmax 函数将零指定为相应标记对的权重。...在计算权重时，我们限制第 j 个指标小于或等于第 i 个指标。与掩码相反，我们只计算所需的缩放点积。图片5. 非标准 Attention当然，象征性的“掩蔽”可以是完全任意的。
这是有道理的，因为深度学习框架和硬件（例如 GPU）通常针对处理更大的张量而不是形状和大小不同的多个张量进行了优化。...第一条规则表示权重的计算——它计算维度的平方根倒数与转置的第 j 个键向量和第 i 个查询向量的乘积。然后我们用 softmax 聚合给定 i 和所有可能的 j 的所有结果。...然后，第二条规则计算该权重向量与相应的第 j 个值向量之间的乘积，并对每个第 i 个标记的不同 j 的结果求和。 4....流行的框架，例如 PyTorch，通过屏蔽实现这一点，即将缩放的点积结果的元素子集设置为某个非常低的负数。这些数字强制 softmax 函数将零指定为相应标记对的权重。...在计算权重时，我们限制第 j 个指标小于或等于第 i 个指标。与掩码相反，我们只计算所需的缩放点积。 5. 非标准 Attention 当然，象征性的“掩蔽”可以是完全任意的。
譬如原始数据是 28 x 28 的黑白图像，每个黑白像素可以用 8 个 bits 来表达，那么这张黑白图像就可以用 28 * 28 * 8 的张量来表达，张量中每个元素的取值是布尔值，0 或者 1。...而且更让人惊奇的是，这些 capsules 中的某些属性，也就是 ( x_{i, j} ), i = 0...15，j = 0...9，其中的几个 x{i}，具有明确的物理意义，譬如手写体字体大小宽窄倾斜度...Dynamic Routing：从原始数据中寻找实体属性的存在证据 Capsule 向量的元素 x_{i}，与实体的属性之间的关联，是人为确定的，还是机器自动对应的？...假如人为强制指定 capsule 中各个 x_{i} 的物理意义，换句话说，人为强制指定 capsule 向量元素 x_{i} 与实体属性之间的关联关系，是否会有助于提高识别精度，降低训练数据的数量？...当然，把大问题拆解为若干子问题，需要针对各个子问题，准备各自的训练数据。 这样做是否有利于提高识别精度，降低训练数据的数量，也需要做实验来验证。
和上面的例子相比，由于输入是3个7x7的矩阵，或者说是7x7x3的张量，则我们对应的卷积核W0也必须最后一维是3的张量，这里卷积核W0的单个子矩阵维度为3x3。...最终的卷积过程和上面的2维矩阵类似，上面是矩阵的卷积，即两个矩阵对应位置的元素相乘后相加。这里是张量的卷积，即两个张量的3个子矩阵卷积后，再把卷积的结果相加后再加上偏倚b。 ...$X_k$代表第k个输入矩阵。$W_k$代表卷积核的第k个子卷积核矩阵。$s(i,j)$即卷积核$W$对应的输出矩阵的对应位置元素的值。 ...通过上面的例子，相信大家对CNN的卷积层的卷积过程有了一定的了解。 对于卷积后的输出，一般会通过ReLU激活函数，将输出的张量中的小于0的位置对应的元素值都变为0。 4....CNN中的池化层 相比卷积层的复杂，池化层则要简单的多，所谓的池化，个人理解就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩。
一般来说，张量可以具有任意长度，取决于机器的内存限制。 x = torch.arange(4) x 我们可以使用下标来引用向量的任一元素，例如可以通过 x_i 来引用第 i 个元素。...为了清楚起见，我们在此明确一下：向量或轴的维度被用来表示向量或轴的长度，即向量或轴的元素数量。然而，张量的维度用来表示张量具有的轴数。在这个意义上，张量的某个轴的维数就是这个轴的长度。...对于矩阵 \mathbf{B} \in \mathbb{R}^{m \times n} ，其中第 i 行和第 j 列的元素是 b_{ij} 。...，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘。...，表示矩阵的第 i 行。
通过使用掩码张量，可以将这些无效或特殊位置的权重设为负无穷大，从而在进行Softmax操作时，使得这些位置的输出为0。 这种操作通常在序列模型中使用，例如自然语言处理中的文本分类任务。...def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量...valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) # 最后一轴上被掩蔽的元素使用一个非常大的负值替换...valid_lens: 一个一维或二维张量，表示每个序列的有效长度。如果是一维张量，它会被重复到匹配 X 的第二维。...如果 valid_lens 是一维张量，将其重复到匹配 X 的第二维，以便与 X 进行逐元素运算。
函数形式：from_tensor_slices（tensors） 参数tensors:张量的嵌套结构,每个都在第0维中具有相同的大小。...参数drop_remainder：表示在少于batch_size元素的情况下是否应删除最后一批 ; 默认是不删除。...参数padded_shapes：嵌套结构tf.TensorShape或 tf.int64类似矢量张量的对象，表示在批处理之前应填充每个输入元素的相应组件的形状。...任何未知的尺寸（例如，tf.Dimension(None)在一个tf.TensorShape或-1类似张量的物体中）将被填充到每个批次中该尺寸的最大尺寸。...参数drop_remainder:(可选）一个tf.bool标量tf.Tensor，表示在少于batch_size元素的情况下是否应删除最后一批 ; 默认行为是不删除较小的批处理。
AB的矩阵形式定义为这里AB是一个mp×mq的矩阵，表示矩阵A的中的第i行，第j列元素与矩阵B相乘。例如，Pauli矩阵和做张量积生成的矩阵为举个反例就可以验证张量积并不满足交换律 。...假设：复合物理系统的状态空间由子物理系统状态空间的张量积生成，即是说，如果有被1到n标记的系统，第i个系统的状态为，那么生成的整个系统的联合状态为。...假设：复合系统中量子态的演化是由张成复合系统的子系统中量子态的演化对应的酉变换做张量生成的变换来描述，即是说，如果有被1到n标记的系统，第i个系统在t1时刻的状态为，那么生成的整个系统的联合状态为为；在...t2时刻，通过酉变换将第i个系统的状态演化为，那么在t2时刻，复合系统的状态通过变换演化为。... 变为本质上复合系统中量子态的演化也是矩阵的乘法，与单个子系统相比，只不过是多了张量积的运算。
这篇文章想来和你探讨下：深度学习背后的线性代数问题。 ? 先做个简单的名词解释 深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。...向量被称为向量空间的对象的片段。向量空间可以被认为是特定长度（或维度）的所有可能向量的全部集合。三维实值向量空间（用 ℝ^3 表示）通常用于从数学角度表示我们对三维空间的现实世界概念。 ?...为了明确识别向量的必要成分，向量的第 i 个标量元素被写为 x [i]。 在深度学习中，向量通常表示特征向量，其原始组成部分定义特定特征的相关性。...这些元素中可能包括二维图像中像素集强度的相关重要性或者金融工具的横截面的历史价格值。 Python 中定义向量和一些操作： ? ? 矩阵 矩阵是由数字组成的矩形阵列，是二阶张量的一个例子。...我们使用像 tensorflow 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵。 在 Pytorch 中定义一个简单的张量: ?
最终的卷积过程和上面的2维矩阵计算类似，这里采用的是两个张量的三个子矩阵计算后，再把卷积的结果相加，最后再加上偏移量b。...Xk代表第k个输入矩阵，Wk代表第k个子卷积核矩阵，s(i,j)即卷积核W对应的输出矩阵元素的值。 ?...4.CNN池化层 CNN池化层就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩，假如是2*2的池化，那么就是将子矩阵的每2*2的元素变成一个元素，如果是3*3的池化，便是将子矩阵每3*3的元素变成一个元素，这样输入矩阵的维度也就降低...如果样本是RGB彩色图片，那么输入X便是3个矩阵，即每个对应R、G、B的矩阵，或者说是一个张量，这时和卷积层相连的卷积核W也是张量，每个卷积核都由3个子矩阵组成。...7.隐藏层前向传播到卷积层 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量，则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量，这时表达式如下所示。
然而，在剪枝的同时，基于规则的剪枝策略可能会删除整个树中的一些重要信息。因此，该文章提出了一种新的注意力引导图卷积网络(AGGCNs)，它直接对全树进行操作。...第l层的节点i的卷积计算输入特征是h(l-1)，输出特征是hi(l)，定义公式如下: ? 其中W(l)是权重矩阵，b(l)是偏差向量，ρ是激活函数（例如RELU）。...我们首先将gj(l)定义为初始节点,表示在第1，…，第l-1层中产生的节点表示的级联： ? 每个密集连接的层都有L个子层，这些子层的维度dhidden由L和输入特征维度d决定。...其中hmask表示被掩蔽的集体隐藏表示。掩蔽表示我们仅选择句子中的关系标记而不是实体标记。f：Rd×n→Rd×1是最大池化函数，可将n个输出向量映射到1个句子向量。类似地，我们可以获得实体表示。...对于第i个实体，其表示hei的计算公式为： ? 其中，hei表示与第i个实体相对应的隐藏表示。实体表示与句子表示合并形成新的表示。我们将前馈神经网络（FFNN）应用于关系推理中的级联表示： ?
在AVL树中，任一节点对应的两棵子树的最大高度差为1，因此它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是O（logN）。...增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次树旋转，以实现树的重新平衡。AVL树得名于它的发明者G. M....平衡二叉树的性质 平衡二叉树本质上是特殊的二叉搜索树（二叉排序树），它具有二叉搜索树所有的特点，此外它有自己的特别的性质，如下： （1）它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1； （2）平衡二叉树的左右两个子树都是一棵平衡二叉树...平衡二叉树的旋转分类 平衡二叉树在插入和删除的时候都有可能发生旋转来维持平衡，总得来说，旋转分四种情形： （1）左旋转 如下图，对二叉搜索树分别插入1,2,3升序序列，会导致树向右倾斜，这个我们需要左旋来平衡树...），但这种优化是牺牲了插入和删除的性能换来的，故而AVL树并不适合需要频繁插入和删除的场景，而红黑树则是权衡了 这种情况，其并不强调严格的平衡性，而是保持一定的平衡性，从而使得在搜索，插入，删除的场景下均有一个不错的速度
百度百科对数据结构的定义是：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。定义很抽象，需要大声地朗读几遍，才有点感觉。怎么让这种感觉来得更强烈，更亲切一些呢？...缺点： 数组的大小在创建后就确定了，无法扩容； 数组只能存储一种类型的数据； 添加、删除元素的操作很耗时间，因为要移动其他元素。...树形数据结构有以下这些特点： 每个节点都只有有限个子节点或无子节点； 没有父节点的节点称为根节点； 每一个非根节点有且只有一个父节点； 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。...拿上图来说，d 为 3，除了第 3 层，第 1 层、第 2 层 都达到了最大值（2 个子节点），并且第 3 层的所有节点从左向右联系地紧密排列（H、I、J、K、L），符合完全二叉树的要求。...将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 ?
对于他的观点，我不能再苟同了——所以我开始狂补计算机方面的基础知识，这其中就包括我相对薄弱的数据结构。 百度百科对数据结构的定义是：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。...缺点： 数组的大小在创建后就确定了，无法扩容； 数组只能存储一种类型的数据； 添加、删除元素的操作很耗时间，因为要移动其他元素。...树形数据结构有以下这些特点： 每个节点都只有有限个子节点或无子节点； 没有父节点的节点称为根节点； 每一个非根节点有且只有一个父节点； 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。...拿上图来说，d 为 3，除了第 3 层，第 1 层、第 2 层 都达到了最大值（2 个子节点），并且第 3 层的所有节点从左向右联系地紧密排列（H、I、J、K、L），符合完全二叉树的要求。...将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 ?
2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2i元素I[i-1]和右邻元素I[i+1]，算法流程如下图所示：? a....对于极大值点I[i]，已知I[i]>I[i+1]，故无需对i+1位置元素做进一步处理，直接跳至i+2位置，对应算法流程第12行。? b....若元素I[i]不满足算法流程第3行判断条件，将其右邻I[i+1]作为极大值候选，对应算法流程第7行。...采用单调递增的方式向右查找，直至找到满足I[i]>I[i+1]的元素，若i第10-11行。?3....:一个整数张量，代表我最多可以利用NMS选中多少个边框；iou_threshold:一个浮点数，IOU阙值展示的是否与选中的那个边框具有较大的重叠度；score_threshold:一个浮点数，来决定上面时候删除这个边框
简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。...当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与各个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。...从张量角度来看数组 0阶张量就是标量，也就是程序中的变量or常量。 1阶张量就是向量，也就一维数组。 2阶张量就是矩阵，也就二维数组。 3阶张量就是三维数组。 N阶张量就是N维数组。...队列(Queue) 队列和栈类似，也是一种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。一般来说，进行插入操作的一端称为队尾，进行删除操作的一端称为队头。...堆(Heap) 堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，并且根结点的两个子树也是一个堆结构。
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，对于一个二维张量 tensor，可以使用 tensor[i, j] 来获取第 i 行第 j 列的元素。 切片索引：可以用来选择张量的子张量。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。...这意味着你可以使用start:end:step的形式来获取张量的子集。例如，t[1:3]将返回张量t的第2到第3个元素。需要注意的是，步长step必须是正数，因为张量不支持负数步长。...2到第3个元素。
J=\sum_{i} s\left(x_{i}, y_{i}\right)-\max _{y \in A\left(x_{i}\right)}\left(s\left(x_{i}, y\right)...： ① 从所有节点 (像RNN一样) 求 W 的导数 ② 在每个节点处拆分导数 (对于树) ③ 从父节点和节点本身添加 error message 3.1 结构反向传播：第1步 [结构反向传播：第1步...] 求所有节点的偏导 3.2 结构反向传播：第2步 [结构反向传播：第2步] 在每个节点处分开偏导 3.3 结构反向传播：第3步 [结构反向传播：第3步] 叠加 error message 3.4...{n \times n} I_{n \times n} 0_{n \times 1}\right]+\varepsilon 初始化为一对对角矩阵 学习的是一个短语中哪个子节点是重要的 5.5 结果向量表示的分析...[LSTM Units for Sequential Composition] 门是 [0,1]^{d} 的向量，用于逐元素乘积的软掩蔽元素 8.2 #论文解读# Tree-Structured Long
stride[i] = stride[i+1] \times size[i+1] 其中 stride[i] 表示逻辑结构中第 i 个维度上相邻的元素在物理结构中间隔的元素个数，size[i] 表示逻辑结构中第...i 个维度的元素个数。...张量 A 中第 0 个维度上相邻的元素有 (0, 3) (1, 4) (2, 5)，这些在张量 A 中相邻的元素，在一维数组中这些相邻元素的间隔数都为 3 (计数包含本身)，即 stride[0] =...3； stride[1] 为张量 A (逻辑结构) 的第 1 个维度上相邻的元素在一维数组 (物理结构) 中间隔的元素个数。...[1] 为张量 A^T (逻辑结构) 的第 1 个维度上相邻的元素在一维数组 (物理结构) 中间隔的元素个数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
