带扫描的加权矩阵给定权向量(theano) - 腾讯云开发者社区

在面试的过程中被问到了attention，原来虽然其实已经实际用过attention了，也知道个大概原理是加权求和，但是对于加权的具体方法以及权值得分的计算并不是很清晰，面试答的一般，正好最近实习的地方要讲...的通用定义如下：给定一组向量集合values，以及一个向量query，attention机制是一种根据该query计算values的加权求和的机制。...其实他这里的r表示的是加权平均的self attention，这个权就是attention ct向量，这个图里面把attention ct的计算过程省略了。直接跳到了ct和st计算真正的s’t的部分。...hidden state 分别再训练矩阵然后激活过后再乘以一个参数向量变成一个得分。...，每个隐藏状态并没有区分，如果我们对不同状态计算的时候学习不同的向量va,，也就是一个Va矩阵，得到的就是一个attention矩阵。

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Self Attention 详解

，「带权求和」就可以简单的解释 Attention 机制，也因此它可以放到任何你需要的地方。...图片简单来说也就是一个矩阵图片乘以自身的转置我们知道，两个向量点乘的几何意义是一个向量在另一个向量上的投影，也就是图片投影在图片上的长度与图片长度的乘积。...那么我们将其延伸到矩阵上来，将矩阵以行向量，列向量的角度理解，其几何意义也就是：将右边矩阵中的每一列向量变换到左边矩阵中每一行向量为基所表示的空间中去因此，我们可以这样理解，通过图片点积计算得到了相似度矩阵...加权求和通过上面的计算，我们得到了图片，这也就是我们期望得到的「权重」而后，我们便可以通过加权计算得到带权的表示。...只是使用不同的权重矩阵进行图片次不同的计算，我们最终会得到图片个不同的矩阵然后，连接这图片个矩阵，然后将它们乘以一个额外的权重矩阵图片，然后就得到了我们需要的带权矩阵。

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【技术分享】带权最小二乘

1 原理给定n个带权的观察样本$(w_i,a_i,b_i)$: $w_i$表示第i个观察样本的权重； $a_i$表示第i个观察样本的特征向量； $b_i$表示第i个观察样本的标签。 ...下面从代码层面介绍带权最小二乘优化算法的实现。 2 代码解析我们首先看看WeightedLeastSquares的参数及其含义。...= _ // 带权特征和 private var abSum: DenseVector = _ // 带权特征标签相乘和 private var aaSum: DenseVector...= _ // 带权特征平方和 } 方法add添加样本的统计信息，方法merge合并不同分区的统计信息。...bBar: 标签加权平均数 aaBar: 特征平方加权平均数 bbBar: 标签平方加权平均数 aStd: 特征的加权总体标准差 bStd: 标签的加权总体标准差 aVar: 带权的特征总体方差

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WeightNet：从SENet和CondConv得出的高效权值生成结构 | ECCV 2020

WeightNet，该结构在权值空间上集成了SENet和CondConv的特点，先通过全局平均池化以及带sigmoid激活的全连接层来获得动态的激活向量(activiation vector)，然后利用激活向量进行后续的特征提取...SENet将激活向量用于加权特征层，而CondConv则将激活向量用于加权候选卷积核参数。 ...分组全连接操作的一个显著特性就是权值矩阵变成了稀疏的块对角矩阵(block diagonal matrix)，而全连接操作可认为是分组数为1的分组全连接操作。...^{m \times 1}$，最终的卷积核权值则由多个候选卷积核与向量$\alpha$加权所得：$W^{'}=\alpha_1 \cdot W_1 + \alpha_2 \cdot W_2 + \cdots...上面的两种实现实际都等价于对权值矩阵$W^{'}_c$进行加权：$Y_c=(W^{'}_c \cdot \alpha_c) * X$，与公式1不同的是，这里没有进行维度的减少，相当于一个输入为$C$、输出为

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keras doc 5 泛型与常用层

：如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。

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R软件基于k-mer 的DNA分子序列比较研究及其应用

关于相似度的计算，首先将生物序列转化为k-mer的词频向量，然后利用距离公式求得生物序列的距离矩阵作为相似度的量化。...（2）k-mer的读取。利用R编程软件，给定不同的k值计算基因序列的k-mer出现的频率，将每个物种不同k-mer出现的频率写成4k维频率向量，再将多个物种向量合并成矩阵形式。（3）计算熵权。...熵权代表了指标的重要性，根据熵权法的定义，在获得归一化的评价指标的判断矩阵后，根据熵权计算公式用判断矩阵计算出全部4k个k-mer的熵权。（4）量化相似度。...在欧氏距离的基础上，结合第三步所得到的熵权，计算出物种之间的加权距离，并写成距离矩阵以便直观观察到物种之间基因序列的相似程度，从而大致判断出物种的亲缘关系。相似性分析。...根据收集到的数据分别计算出欧氏距离矩阵与加权欧氏距离矩阵，在利用R软件画出两种方法的ROC图，计算对应AUC值，根据AUC值的大小分析哪种方法具有更好的分类效果。

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keras doc 6 卷积层Convolutional

该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。

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基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真

（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1 （2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),...S-function函数下面是S-function函数编写的控制算法：为了更好的理解下面的程序代码，先要理解Matlab中的几个函数通过(:)把一个矩阵变为一个列向量...通过reshape函数，从列向量里任意组成矩阵如c=reshape(b,3,8)，b中元素按顺序排成一个3*8的矩阵，也就是还原了矩阵a， c=reshape(b(10:24),3,5...在我编写的S-function函数中，就是通过reshape函数，把输入的隐含层+输出层的列权值系数还原成：隐含层权值系数矩阵+输出层权值系数矩阵，通过算法完成这两个权值系数矩阵的更新。...为了更好地分配S-function的输出，需要对Demux进行如下设置：确保前三个输出变量为：控制变量u,Kp,Ki,Kd,剩下的变量为隐含层权值系数矩阵+输出层权值系数矩阵总数之和。

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深度学习（六）keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPUCPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败导入ten

kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。...kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。...：如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...Concatenate keras.layers.Concatenate(axis=-1) 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的按照给定轴相接构成的向量。

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深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

第二步：查看 DICOM 格式的细节 CT 扫描中的测量单位是亨氏单位（Hounsfield Unit，HU），它是辐射强度的度量。CT 扫描仪经过高度校准以精确测量。...一些扫描仪具有圆柱形扫描范围，但其输出图像却是矩形。落在这些边界之外的像素具有-2000 的固定值。 ? 第一步通常是将这些值设置为 0。...过滤器或核函数：正如下面这张来自 RiverTrail 的图像所示，一个过滤器或核函数会滑到图像的每个位置上并计算出一个新的像素点，这个像素点的值是它经过的所有像素点的加权和。...在 RReLU 中，负值部分的斜率是在给定训练范围内的随机取值的，然后在测试中固定下来。RReLU 最显著的特征是在训练过程中，aji 是一个从一致分布 U(l,u) 上取样得到的随机数。...Softmax 函数即对数函数（logistic function）的一般化情况，它把一个取值区间为任意实数的 K 维向量「挤压」成一个取值区间在（0，1）内且和为1的 K 维向量。 ?

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Attention机制总结

按照概率分布将隐藏状态转换成加权和。公式如下： ? 上下文（attention）向量c计算公式由此得到上下文向量c（或者是注意力向量）。...原文阐述 Attention的通用定义如下：给定一组向量集合values，以及查询向量query，我们根据query向量去计算values加权和，即成为attention机制。...其就是根据某些规则（或额外信息query）从向量表达集合values中抽取特定的向量进行加权组合的方法，只要从部分向量里用了加权和，计算使用了attention机制。...如何改进或创新attention机制： 1．在向量加权和上做文章。 2．在匹配度的计算方式上做文章。...第二种计算方法 key-values attention 即将hi 隐藏状态拆分成两部分一部分是key(i) 一部分是values(i)然后只针对key部分计算attention的权值，然后加权使用values

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数学、乐高积木、神经网络产生怎样的花火？超超超赞！

网络拓扑结构很简单： 1、输入X是一个二维向量； 2、权值W1是一个具有随机初始化值的2x3矩阵； 3、隐藏层h1由三个神经元组成。...每个神经元接受一个加权的观测值作为输入，这是下图中绿色高亮显示的内积：z1 = [x1, x2][w1, w2]； 4、权值W2是一个具有随机初始化值和的3x2矩阵； 5、输出层h2由两个神经元组成，因为...反向传播是一种向（梯度）方向更新权值的方法，它在给定一批标记的观测值的情况下最小化预定义的误差度量（称为损失函数）。...使用Sigmoid函数缩放该加权和z1，以获得第一个隐藏层h1的值。注意，原来的2D向量现在映射到3D空间。 ? 第二层h2也发生了类似的过程。我们先计算第一个隐层的加权和z2，它现在是输入数据。...然后计算它们的Sigmoid活函数。该向量[0.37166596 0.45414264]表示由给定输入X的网络计算的对数概率或预测向量。 ?

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3D曲面重建之移动最小二乘法

本文我们思考这样一个问题：如何在一组逐点值的给定域上估计该域的一般函数？这种估计对于给定域上PDE数值的求解，根据扫描数据进行表面重建，或者理解采集到数据的数据结构都有所帮助。...下面介绍几种常见的最小二乘法：一、全局最小二乘估计 ? ? ? 为了解决多项式拟合中的未知系数，我们构建如下的目标函数： ? ? ? 然后我们可以写个归一化方程为： ? 用矩阵的形式表示为： ?...这个矩阵方程也可以直接用于计算系数向量： ? 或者在大型系统中使用迭代的方法。 ? ?...三、加权局部最小二乘在全局最小二乘拟合中，我们假设整个域中都可以用一个单一的多项式精确地描述数据所代表的函数。...所以，为了替代全局解决方案，我们尝试通过对每个数据点及其邻域拟合出一个低阶多项式来获得更好的解决方案。因此，有个最小二乘拟合的值，每个值都是点的近似值并且每个点的系数向量都不同。

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3D曲面重建之移动最小二乘法

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matlab神经网络1

；LS为当前学习状态；W为SxR的权值矩阵（可省略）；P为RxQ的输入向量矩阵；Z为SxQ的输入层的权值矩阵（可省略）；N为SxQ的网络输入矩阵（可省略）；E为误差矩阵（E=T-Y）；T表示网络的目标向量...（可省略）；A表示网络的实际输出向量（可省略）；gW为SxR的与性能相关的权值梯度矩阵（可省略）；gA为SxQ的与性能相关的输出梯度值矩阵（可省略）；D为SxS的神经元距离矩阵（可省略）；LP为学习参数..., i)该函数是一个层初始化函数，i为层次索引五、神经网络输入函数1.netsum函数该函数是一个输入求和函数，它通过将某一层的加权输入和阈值相加作为该层的输入，函数的调用格式为： N = netsum...N = netprod() 3.concur函数该函数的作用在于使得本来不一直的权值向量和阈值向量的结构一致，以便进行相加或相乘运算，函数的调用格式如下： concur(B,Q) 其中B为Nx1维的权值向量...六、神经网络传递函数 1.hardlim函数 A = hardlim(N,FP) 在给定的网络的输入向量矩阵N时，返回该层的输出向量矩阵A，当N中的元素大于等于零时，返回值为1，否则为0。

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机器学习算法总结（面试用到）

随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。　　注：马氏距离一定要先给出样本集的统计性质，比如均值向量，协方差矩阵等。...，是通过加权平均输出的，权值见上图中三角形里面的数值。...现在假设弱分类器是带一个节点的简单决策树，该决策树会选择2个属性（假设只有2个属性）的一个，然后计算出这个属性中的最佳值用来分类。　　Adaboost的简单版本训练过程如下：　　1....（值得注意的是需对每个用户都建立他自己的回归模型）　　从另一个角度来看，也可以是先给定每个用户对某种电影的喜好程度（即权值），然后学出每部电影的特征，最后采用回归来预测那些没有被评分的电影。　　...如果一个项目集合是频繁集合，那么它的任何非空子集也是频繁集合；　　Aprioir需要扫描项目表多遍，从一个项目开始扫描，舍去掉那些不是频繁的项目，得到的集合称为L，然后对L中的每个元素进行自组合，生成比上次扫描多一个项目的集合

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matlab神经网络1

；LS为当前学习状态；W为SxR的权值矩阵（可省略）；P为RxQ的输入向量矩阵；Z为SxQ的输入层的权值矩阵（可省略）；N为SxQ的网络输入矩阵（可省略）；E为误差矩阵（E=T-Y）；T表示网络的目标向量...（可省略）；A表示网络的实际输出向量（可省略）；gW为SxR的与性能相关的权值梯度矩阵（可省略）；gA为SxQ的与性能相关的输出梯度值矩阵（可省略）；D为SxS的神经元距离矩阵（可省略）；LP为学习参数...i)该函数是一个层初始化函数，i为层次索引五、神经网络输入函数 1.netsum函数该函数是一个输入求和函数，它通过将某一层的加权输入和阈值相加作为该层的输入，函数的调用格式为： N = netsum...,Zn}) 3.concur函数该函数的作用在于使得本来不一直的权值向量和阈值向量的结构一致，以便进行相加或相乘运算，函数的调用格式如下： concur(B,Q) 其中B为Nx1维的权值向量；Q为要达到一致化所需要的长度...六、神经网络传递函数 1.hardlim函数 A = hardlim(N,FP) 在给定的网络的输入向量矩阵N时，返回该层的输出向量矩阵A，当N中的元素大于等于零时，返回值为1，否则为0。 ?

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理解谱聚类

定义顶点i的加权度为与该节点相关的所有边的权重之和，即邻接矩阵每一行元素之和 ? 定义加权度矩阵D为一个对角矩阵，其主对角线元素为每个顶点带权重的度 ? 其中n为图的顶点数。...没有归一化的图拉普拉斯矩阵定义为 L = D-W 其中W为邻接矩阵，D为加权度矩阵，它们的定义在在前面已经给出。下面介绍拉普拉斯矩阵的一些重要性质。 1.对任意的向量f∈ ? 有 ?...其中vol是图中所有顶点的加权度之和 ? 称为NCut。这两种情况都可以转化成求解归一化后的拉普拉斯矩阵的特征值问题。假设L为图的拉普拉斯矩阵，W为邻接矩阵，D为加权度矩阵。...，此时要求解的最优化问题为 ? 为方便表述，给定一个子集A，构造指示向量f=(f1,...,fn) T，表示每个样本所属的簇即子图，其元素的取值为 ? 根据该向量的定义有 ?...即给定任意子图A，上面这个二次型与RatioCut的目标函数一致。另外根据f的定义有 ? 即向量f与全1向量1正交。另外 ? 因此向量f需要满足等式约束。

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图数据表征学习，绝不止图神经网络一种方法

本文还将讨论「无向图、有向图、带权图」：在「无向图」中，每条边被表征为一个无需对{v,w}；在「有向图」中，边则被表征为有序对；在「带权图」中，权值函数 w:f→R 为每条边赋予权值。...其中 φ(x) 为特征向量。图的核方法学习结构化数据的字典是一种兴起于上世纪 90 年代的方法。在「结构袋」方法中，每个数据点都被表征为一个给定图的子结构时衍生出的向量。...给定图 G 和 G' 的最短路径 p 和 p′，最短路径核是在边上合理地选择核，通过对 p 和 p′ 中的边 E_p 和 E_p′ 组成的对进行加权求和得到的。 ?...他们训练了一种图卷积层，它在给定一个傅里叶矩阵 U、插值核 K、权值 w 的情况下，执行前向和反向传播。在前向和反向传播过程中，任务相当于在图上学习谱域卷积核。...6 未来的发展方向在图表征学习领域中，一些新兴的研究重点关注的是先验分布中编码图数据、学习带权图的表征、学习时序图的表征、学习时序模体的表征、解决非欧图域的特定挑战、解决使用有向图的挑战。

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循环神经网络教程第四部分-用Python和Theano实现GRULSTM循环神经网络

作者：徐志强链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22371429 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。...LSTM单元做的也是同样的事，只是用了不同的方式，这是理解整个全局的关键。你本质上可以把LSTM（GRU）视作一个黑盒，在给定当前输入和之前隐状态后，以某种方式计算下一个隐状态。 ?...我们可以选择完全忽略旧的记忆（遗忘门全0）或者完全忽略计算得到的新状态（输入门全0），但是大多数时候会选择这两个极端之间的结果。给定当前记忆 ?...使用预训练的向量在你没有大量的数据时非常有用，因为它能让网络可以对未见过的词进行泛化。我在实验中没有使用预训练的词向量，但是添加一个嵌入层（代码中的矩阵 ? ）很容易。...嵌入矩阵只是一个查找表——第i个列向量对应于词表中的第i个词。通过更新矩阵 ? ，我们也可以自己学习词向量，但只能特定于我们的任务，不如可以下载到的在上亿个文档训练的词向量那么通用。

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自然语言处理中的Attention机制总结

Self Attention 详解

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