正式的说，应该叫张量域（tensor fields）。...后面我们马上会提到这是个非常棘手的概念。我们很多时候无法轻易地决定一个张量的秩是多少。 不过，秩1张量比较特别。他可以被向量（vector）的外积（outer product）所定义。...当立方张量中的任何一个元素的index被置换后（permutation）元素值不变时，我们称这个张量为超对称。...如果对角张量同时是立方的，则只有超对角线（superdiagonal）所经过的元素不为0 值得注意的是，对角张量对任何维度比例的张量其实都成立。...这个矩阵列就是之前矩阵化时所提到的，每个列都是原始张量的mode-n fiber。
图1 除了通过实验评价一个基于张量分解的链接预测模型外，通常需要在理论上分析模型性能的上界。...证明模型具有完全表达能力通常需要提供一种构造算法，通过该构造算法能够实现拟合任意的三维张量。03基于张量分解的链接预测模型代表性工作1....RASCAL模型示意图如图1所示，是最基础的基于张量分解的链接预测模型。2....相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。...图5上述五个模型的总结如表1所示：表1 基于张量分解的链接预测模型总结04总结 本文较为细致地分析了基于张量分解完成知识图谱中链接预测任务的五个模型，按照时间顺序进行介绍。
除了通过实验评价一个基于张量分解的链接预测模型外，通常需要在理论上分析模型性能的上界。...RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML，张量计算首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模，完成知识图谱中链接预测的任务。...RASCAL模型示意图如图1所示，是最基础的基于张量分解的链接预测模型。 2....相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。...图5 上述五个模型的总结如表1所示： 表1 基于张量分解的链接预测模型总结 四、总结 本文较为细致地分析了基于张量分解完成知识图谱中链接预测任务的五个模型，按照时间顺序进行介绍。
尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的，关于张量分解的回顾可以在这里（http://t.cn/R5ZXkVo ）找到。...完全不同的是，张量分解的办法只用到层的权重，假设网络层是参数化的，它的权重能够用一个矩阵或者是一个低秩的张量来表示。这意味这个它们在参数化的网络下效果最佳。像 VGG 神经网络设计为完全参数化的。...遵循 SVD 的例子，我们想要以某种方式将张量分解成几个更小的张量。卷积层转换为几个较小近似的卷积层。...为此，我们将使用两种流行的（至少在 Tensor 算法的世界中）张量分解：CP 分解和 Tucker 分解（也称为高阶 SVD 或其他名称）。...CP 分解让我们推广了张量。 使用 CP 分解，我们的卷积核，一个四维张量公式，可以近似为一个选定的 R： ? 我们希望 R 对于有效的分解是小的，但是对保持近似高精度是足够大的。
作者创新性地将miRNA-disease-type三元组表示为一个张量，引入张量分解的方法来预测多种类型的miRNA-disease的关联，并进一步提出了一种新的张量分解方法——关联约束张量分解法（TDRC...张量分解是一种常用的张量补全方法，它将一个张量分解为几个小张量的乘积，从而得到它的逼近，可以很好地克服上述局限性。...3.1 CP分解 CP分解是一种最常见的张量分解形式。已知miRNA-disease型张量 ? ，CP分解模型可表示为以下优化问题: ? 其中， ?...表3不同张量分解方法的平均运行时间（20次） ? 作者进一步评估张量分解方法预测未观察到的miRNA-disease三元组的实际能力。...在未来的工作中，将讨论更多张量分解形式，如Tucker分解，同时也适用于基于张量的模型，比如药物靶点-疾病三元关联和多关联的药物-药物相互作用。
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，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...在进行张量拼接时，需要特别注意以下几点： 确保所有张量在非拼接轴上的尺寸是相同的。 当使用 torch.stack() 时，被堆叠的张量必须具有相同的形状。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
大家好，又见面了，我是全栈君 1，阵列和一个链表之间的差？ 通话清单和数组可以称得上是线性形式。...所谓阵列 做订单，的主要区别在于，订单表是一个连续的开放空间来存储在内存中的数据，是同样类型的数据。...而链表是通过存在元素中的指针联系到一起的，每一个结点包含两个部分：一个是存储数据元素的数据域，还有一个是存储下一个结点地址的指针域，链表既能够靠指针来连接多块不连续的的空间也能够用一段连续的空间， 在逻辑上形成一片连续的空间来存储数据...一个数组能够分解为多个数组元素，这些数组元素能够是基本数据类型或是构造类型。...数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别 结构体是由一系列具有同样类型或不同类型的数据构成的数据收集。 在该结构的功能作用是不容易。
6月11日（周四）晚7点，中国科学技术大学计算机学院特任教授张兰将在Wiztalk直播中带你了解最先进的张量分解模型如何给出广告库存预估的最好答案。 ?...02 基于张量分解的模型带来革命性提升 在论文《Large-scale User Visits Understanding and Forecasting with Deep Spatial-Temporal...它的最大特点是采用了深度时空张量分解的模型框架，让模型有能力从历史数据中解耦得出属性组合、短周期时间序列变化、长周期时间序列变化这三个因素的分别影响，大大提升了模型的序列分析建模能力。...针对属性标签组合的输入，模型采用了一个注意力嵌入机制，让模型更多地关注输入属性中的关键部分，并且和张量分解过程中得到的属性组合张量相配合，共同改善了针对用户特点的建模和预测能力。...论文中提出的模型当然得到了最好的成绩，标准差比传统的时间序列模型ARIMA降低15.6%，比基于CNN的深度神经网络预测模型降低8.7%，也比矩阵分解+深度学习的模型降低5.8%。
张量的创建 张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided
前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。 本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用torch.where,torch.index_fill 和 torch.masked_fill torch.where可以理解为if的张量版本。
前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。
基于大规模数据张量分解的广告库存预估 Part 2 在线广告平台介绍 分享专家： 中国科学技术大学 张兰教授 内容简介： 在我们访问互联网的过程中，各式各样的广告伴随左右。...而不同用户看到的广告都是不一样的，那么在线广告平台是如何出售广告位？又是如何去决定你将会看到什么广告的呢？本期中国科学技术大学的张兰教授就将为我们解答这些问题。...内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享...“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门...、最通用的知识。
双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool....)) >>> torch.svd(b) # SVD 分解 torch.return_types.svd( U=tensor([[-0.7071, 0.7071], [-0.7071,
一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。 上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...上面的例子就是4维张量。 以三维以上的张量为例： 从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...shape=(3, 4, 2)时，表示3行4列深度为2的张量 shape=(2, 3, 4, 2)时，表示有2个 3行4列深度为2的张量 shape=(6, 2, 3, 4, 2)时，表示有6个四维张量...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...张量计算引擎是用于处理多维数组（即张量）操作的软件库，它们在深度学习、机器学习、科学计算和数据分析等领域至关重要。以下是几个常见的张量计算引擎： 1.
基于大规模数据张量分解的广告库存预估 Part 2 合约广告中的库存预估及应用 分享专家： 中国科学技术大学 张兰教授 内容简介： 合约广告会有着各式各样的定向需求，如何在未来的一段时间内使得合约广告的全局订单完成率最高...，这就需要到根据定向需求去匹配对应的广告库存。...本期张兰教授将继续向我们介绍如何进行定向需求的库存预估，以及算法现今的实际应用。...“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门...、最通用的知识。
题目 把2019分解成3个各不相同的正整数之和，并且要求每个正整数都不包含数字2和4，一共有多少种不同的分解方法？...注意交换3个整数的顺序被视为同一种方法，例如1000+1001+18 和1001+1000+18 被视为同一种。 思路 最简单的思路就是暴力枚举法，也是一道填空题，所以代码超时也没关系，提交答案即可。...按照题目要求进行判断，由于不能出现重复，a=b，a=c，b=c，同时也要保证a，b，c三个的位置互换可能会有六种情况。...因此最简单的思路就是第一次循环从1-n，第二次循环从上一次循环+1开始到n，第三次是第二次+1到n，保证了位置上的无重复。...代码 // 1464: [蓝桥杯2019初赛]数的分解 #include using namespace std; bool judge(int num){ while(num
是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。...组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别（RAID Levels）。在用户看起来，组成的磁盘组就像是一个硬盘，用户可以对它进行分区，格式化等等。总之，对磁盘阵列的操作与单个硬盘一模一样。...不同的是，磁盘阵列的存储速度要比单个硬盘高很多，而且可以提供自动数据备份。数据备份的功能是在用户数据一旦发生损坏后，利用备份信息可以使损坏数据得以恢复，从而保障了用户数据的安全性。...临时文件的转存等对速度要求极其严格的特殊应用，但没有数据冗余，其安全性大大降低，构成阵列的任何一块硬盘的损坏都将带来灾难性的数据损失，这种方式其实没有冗余功能，没有安全保护，只是提高了磁盘的读写性能和整个服务器的磁盘容量...RAID 1、RAID 0+1、RAID 5阵列配合热插拔(也称热可替换)技术，可以实现数据的在线恢复，即当RAID阵列中的任何一块硬盘损坏时，不需要用户关机或停止应用服务，就可以更换故障硬盘，修复系统
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