向量的点积运算 两个向量的点积等于一个向量的模与另一个向量在这个向量方向上的投影的乘积。...向量的叉积运算 两个向量的交点，并与此两向量所在的平面垂直的向量。...向量的混合运算 它的绝对值表示以向量为棱的平行六边形的体积。
from=search&seid=12903800853888635103 点积的标准观点 如果我们有两个维数相同的向量，他们的点积就是对应位置的数相乘，然后再相加： 从投影的角度看，要求两个向量v和w...的点积，可以将向量w朝着过原点的向量v所在的直线进行投影，然后将w投影后的长度乘上向量v的长度（注意两个向量的的夹角）。...当两个向量的夹角小于90度时，点积后结果为正，如果两个向量垂直，点积结果为0，如果两个向量夹角大于90度，点积结果为负。 一个有趣的发现是，你把w投影到v上面，或者把v投影到w上面，结果是相同的。...所以对于两个向量的点积来说，无论选择哪个向量进行投影，结果都是一样的。 问题又来了，投影的思路和对位相乘再相加的思路，有什么联系呢？...,y,z)求点积的结果，等于对应的三维方阵行列式的值（即(x,y,z)和向量u、v所组成的平行六面体的有向体积）。
好了那么现在来分析一下样本，原始的噪声数组Z我们有，也就是生成了假样本我们有，此时很关键的一点来了，我们要把这些假样本的标签都设置为1，也就是认为这些假样本在生成网络训练的时候是真样本。...现在我们开始搭建网络这里我建议用GPU来训练，tensorflow的版本最好是1.1.0from distutils.version import LooseVersionimport warningsimport...tensorflow as tf# Check TensorFlow Versionassert LooseVersion(tf....__version__) >= LooseVersion('1.0'), 'Please use TensorFlow version 1.0 or newer....__version__)print('TensorFlow Version: {}'.format(tf.
图像风格迁移有两种大的类型，一种是成对的，一种是非成对了。 成对的著名模型就是pix2pix，这种的例子，如从影像地图转换为矢量地图，从素描转换为纹理图等。这些的特点就是训练数据集之间的成对的。...而非成对的，就是如从不同物体之间的转换，如从橙子转换为苹果，或者不同季节之间的切换。...在上次实现了pix2pix之后，这回也尝试着实现一下不成对的风格迁移，套路还是差不多的。...著名就是cyclegan模型，这种模型也是需要从训练集中(不同类的物体之间)寻找一种特征映射，而这种映射的实现是基于GAN来实现的。 测试例子如下所示： ? ?...可以看到，在物体(宏观)之间的转换，其结果是比较好的。 而一旦涉及到果实里面的部分的比较时，这个就相对弱一些了。(效果不算好)
NeuraScale https://github.com/aryanmisra/NeuraScale/ 它能做什么 NeuraScale（为项目命名的名字）基本上是一个超分辨率生成对抗网络（SRGAN...http://cocodataset.org/#download 要求 Tensorflow 2.0 Scipy, Numpy PIL Matplotlib MS COCO无标签2017数据集（用于训练...原版的： ? 超分辨率： ? 如何建造 使用TensorFlow 2.0作为用于创建和训练SRGAN的API。该模型由Keras构建，并在MS COCO数据集上进行了训练。...遇到的挑战 由于大多数神经网络需要固定的输入/输出大小，因此弄清图像预处理是项目中的困难部分，因为遇到了许多错误，并多次感到沮丧。...找到了一种方法，可以将图像分成几个规则的部分，然后馈入网络，然后将输出拼接在一起，最终得到合适的，放大的图像。 相关论文 https://arxiv.org/abs/1609.04802
来实现Goodfellow的生成对抗网络论文的教程。.../master/genadv1.ipynb 章节目录 情景：假币 背景：判别模型vs生成模型 生成对抗网络 实现 流形对齐 预处理判别模型 其他的棘手问题建议 结果 附录 01 情景:假币...我们想使用G来将点z1,z2,...zM映射为x1,x2,...xM，这样映射的点xi=G(zi)在pdata(X)密集的地方会密集聚集。因此，在G中输入z将生成伪数据x′。 ?...D1和D2，是因为在tensorflow中，我们需要D的一个副本以x为输入，而另外一个副本以G(z) 为输入；计算图的相同部分不能被重用于不同的输入。...这并不能使得Z范围中的邻近点能够映射到X范围中的邻近点；在某一小批量训练中，我们可能在训练G中发生下面的映射：0.501→−1.1，0.502→0.01 和0.503→−1.11。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： GAN by Example using Keras on Tensorflow Backend 作者 | Rowel Atienza 翻译 | GuardSkill...、鲁昂 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/gan-by-example-using-keras-on-tensorflow-backend-...这相当于警察向伪造者提供了反馈，告诉了为什么钱是假的。 假币团伙试图根据收到的反馈制作新的假钱。警方表示，这些钱仍然是假的，并向人民群众提供了一套新的辨伪方法。 假币团伙试图根据最新反馈制作新的假钱。...在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...图二中展示了从100维的噪声（-1.0到1.0的均匀分布）中利用反向卷积（卷积的转置）生成假图片的过程。
我们看一下TensorFlow是如何使用深度神经网络做到的。 ? 介绍 在平面上画一个圆，表达式为x^2+y^2 = 100。 即以原点为中心，半径为100点圆。...如果点落在圆内(含边界上)，则该点的label为0，即图中的实心圆点; 若落在圆外面，则该点label为1，即空心圆点. 要求：通过对数据的分析，生成模型，并对新数据的label进行预测。...步骤 生成数据 用TensorFlow训练模型 预测新数据 1. 生成数据 我用的php代码，大家可以用任何自己喜欢但语言。...两个新样本在图中的位置，label分别是0和1，TensorFlow识别正确。 ?...大家有兴趣，可以用椭圆或者更加复杂的规则试试，看看TensorFlow训练的效果如何。
题目 给定两个稀疏向量，计算它们的点积（数量积）。 实现类 SparseVector： SparseVector(nums) 以向量 nums 初始化对象。...dotProduct(vec) 计算此向量与 vec 的点积。 稀疏向量 是指绝大多数分量为 0 的向量。 你需要 高效 地存储这个向量，并计算两个稀疏向量的点积。...解题 使用 哈希 存储非0的元素，key 是下标，value 是值 class SparseVector { public: unordered_map m; int...SparseVector v1(nums1); // SparseVector v2(nums2); // int ans = v1.dotProduct(v2); 184 ms 164.6 MB C++ ---- 我的CSDN...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量...点乘公式 对于向量a和向量b： a和b的点积公式为： 要求一维向量a和向量b的行列数相同。...点乘几何意义 点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c...，又叫向量积、外积、叉积，叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标量。...并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直。
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
最近，来自 OpenAI 的研究者 Anish Athalye 等人撰文介绍了他们使用 TensorFlow 制作「假图片」的方法。...仅仅加入一些特殊的噪点，图像识别系统就会把大熊猫认作是长臂猿——而且是 99% 置信度。...想象一下，如果无人驾驶汽车遇到了这种情况…… 在本文中，我们将简要介绍用于合成对抗样本的算法，并将演示如何将其应用到 TensorFlow 中，构建稳固对抗样本的方法。...初始化 我们先从最简单的开始：写一个用于初始化的 TensorFlow op。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.07397 神经网络容易受到对抗性样本的影响：一点点精巧的扰动信息就可以让网络完全错判。
为了更好地掌握GAN的例子，从网上找了段代码进行跑了下，测试了效果。...具体过程如下： 代码文件如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data... y_data, y_generated, d_params = build_discriminator(x_data, x_generated, keep_prob) # 损失函数的设置... g_loss = - tf.log(y_generated) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.0001) # 两个模型的优化函数...to_train: train() else: test() 按照500次迭代，每次迭代产生一张手写体图片，然后进行判别反馈，这样持续下去，可以看到不同迭代次数的效果
FCN是一个不包含任何“密集”层的网络（如在传统的CNN中一样），而是包含1x1卷积，用于执行完全连接的层（密集层）的任务。...但是任何尺寸大于最小输入尺寸的输入都需要汇总以满足步骤4中的条件。了解如何使用我们的主要成分来做到这一点。...第三点不能一概而论，因为它取决于诸如数据集中的图像数量，使用的数据扩充，模型初始化等因素。但是这些是实验中的观察结果。...这就是所需要的，空气！找到批处理中图像的最大高度和宽度，并用零填充每个其他图像，以使批处理中的每个图像都具有相等的尺寸。...该模型会自动学习忽略零（基本上是黑色像素），并从填充图像的预期部分学习特征。这样就有了一个具有相等图像尺寸的批处理，但是每个批处理具有不同的形状（由于批处理中图像的最大高度和宽度不同）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 其实,Pycharm功能非常强大,使用起来非常的简便,但遇到一些小问题,还是值得注意的....现在有很多小伙伴在研究深度学习都会接触到各种深度框架, tensorflow 算是比较常见的一种....在使用Pycharm调用tensorflow的时候会报如下错误: ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No...such file or directory 其实是cuda的库没有链接上,添加环境变量就好了!
点积（dot product） 点积是指两个矩阵之间的相乘，矩阵相乘的标准方法不是将一个元素的每个元素与另一个元素的每个元素相乘（这是逐个元素的乘积），而是计算行与列之间的乘积之和。...对角矩阵与向量的互转 由于对角矩阵只有对角线有值，可以由向量生成对角矩阵。当然也可以将对角矩阵的向量提取出来。...在公式推导中，一般习惯把图的邻接矩阵用符号来表示。 7 TensorFlow中点积操作总结 点积指的是矩阵相乘。在神经网络中，无论是全连接还是卷积甚至是注意力机制，都可以找到点积操作的影子。...点积操作可以理解为神经网络的计算核心。 在TensorFlow中，有好多与点积有关的函数，在使用这些函数进行开发时，难免会产生疑惑。这里就来总结一下与点积有关的函数有哪些？...按照该规则可以尝试计算下面矩阵点积后的输出形状。
点积是一种常用的相似度度量。...点积和余弦相似度是密切相关的概念。点积的取值范围从负无穷到正无穷，负值表示方向相反，正值表示方向相同，当向量垂直时为0。点积值越大表示相似性越大。...下图显示了点P1与剩余点P2到P5之间的点积的计算。 点积可以从余弦方程推导出来:通过将两个向量之间夹角的余弦值乘以两个向量的长度就得到点积，如下图所示。...点积受到向量嵌入长度的影响，这在选择相似性度量时可能是一个关键的考虑因素 点积是如何影响相似性度量呢? 假设你正在计算一组科学研究论文的相似度。研究论文嵌入向量的长度与被引用次数成正比。...当使用点积时只有向量的大小起作用，方向就不那么重要了。 高被引次数(较长的向量)的论文与其他高被引论文的点积相似度得分更高，因为它们的量级对结果的贡献更大。
1.tf.matrix_diag(dia)：输入参数是dia，如果输入时一个向量，那就生成二维的对角矩阵，以此类推2.tf.matrix_inverse(A)：输入如果是一个矩阵，就是得到逆矩阵，依次类推...，只是输入的A中的元素需要是浮点数，比如tf.float32等格式，如果是整形，就会出错哈。...例如：矩阵(二维张量)import tensorflow as tf; A = [1, 2, 3]B = tf.matrix_diag(A)print B.eval(session=tf.Session...] [ 0. 0.5 0. ] [ 0. 0. 0.33333334]]三维数组(三维张量)import tensorflow
本文将手把手告诉大家3个关键点，重构自己的TensorFlow代码为分布式代码（开始前请大家前用1分钟了解文末的参考文献，了解基本知识）： 关键点1： 定义FLAGS全局变量，获得ps参数服务器，worker...使用TensorFlow自带的FLAGS命令行工具。...server代表本地为任务分配的服务器。 关键点2： 在流图Graph定义阶段， 加入“参数服务器”和“工作服务器”的判断，重构Graph定义代码。...关键点3： 最后，重构你原来的graph定义和TensorFlow Session训练的方式细节。...) 注意以上三个关键点， 你离TensorFlow并行化已经八九不离十了。
当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等低级操作，所以它依赖于其他张量操作框架，如TensorFlow后端和Theano后端。...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，该项目发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings...6.在使用批处理规范化或退出等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗? 正如柯蒂斯的文章所说： 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中冷冻批次标准化层的问题： Keras当前实现存在的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在培训期间继续使用小批处理统计信息
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