首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一种有效的方法来生成对称随机矩阵?

生成对称随机矩阵的方法有很多种,其中一种常用的方法是使用随机数生成器生成一个正交矩阵,然后通过正交相似变换得到对称随机矩阵。

具体步骤如下:

  1. 生成一个n×n的正交矩阵Q,可以使用QR分解、奇异值分解等方法实现。
  2. 生成一个n×1的列向量D,其中每个元素都是[-1, 1]之间的随机数。
  3. 计算对角矩阵S,其中对角线元素为D的绝对值。
  4. 通过正交相似变换,得到对称随机矩阵A = Q · S · Q^T,其中Q^T为Q的转置矩阵。

对称随机矩阵在各个领域有广泛的应用,例如信号处理、图像处理、机器学习等。在云计算领域,对称随机矩阵可以用于加密算法、随机数生成等场景。

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、人工智能等。腾讯云的相关产品和服务可以在官网进行详细了解,官网地址为:https://cloud.tencent.com/。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ICLR 2022 under review | 从零开始生成三维分子几何结构自回归流模型

虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图,但从零开始生成分子三维几何结构问题并没有得到充分探索。在这项工作中,作者提出了G-SphreNet,一种生成三维分子几何自回归流模型。...G-SphereNet采用了一种一步步将原子放置在三维空间上灵活顺序生成方案,它并不直接生成三维坐标,而是通过生成距离、角度和扭转角来确定原子三维位置,从而确保不变性和等变性。...• 从G中学习一个随机生成模型pθ(·),使该模型可以从高维概率分布pθ(G)中采样一个有效三维分子几何结构G。 • 学习一个目标分子发现模型pθ(·),以最大化(或最小化)预期量子性质分数 。...实验结果证明G-SphereNet在这几项任务中有较好性能表现。 表1. 不同方法在随机分子三维结构生成任务上比较。通过有效性百分比和键长分布MMD距离来评价其性能。...虽然G-SphereNet可能较慢,但作者认为顺序生成方式有助于模型更有效地捕捉原子和几何密度之间依赖性。实验结果也表明,G-SphereNet可以生成更多有效分子几何结构。

87420

用别的模型权重训练神经网络,改神经元不影响输出:英伟达神奇研究

DWSNet 展示了一种全新架构,它可以有效处理神经网络权重,同时保持其排列对称等方差。 根据这种方法,我们可以根据其他网络权重来训练一个网络,这也许是一个用来做持续学习好方法。...那么,权重空间对称性是什么?对神经元重新排序可以正式建模为将置换矩阵应用于一层输出以及将相同置换矩阵应用于下一层。...我们主要目标是为上面定义权重空间对称性识别简单而有效等变层。不幸是,表征一般等变函数空间可能具有挑战性。...因此,研究人员开发了一种方法来表征线性等变层,该方法基于如下观察:权重空间 V 是表示每个权重矩阵 V=⊕Wi 更简单空间串联。(为简洁起见,省略了偏差术语)。...图 5:使用自监督训练获得输入 MLP TSNE 嵌入。 类似 SimCLR 训练过程和目标用于通过添加高斯噪声和随机掩码来从每个 INR 生成随机视图。

22350
  • 转录组表达矩阵为什么需要主成分分析以及怎么做

    希望能通过PCA处理,是维度1与其他维度相关性尽可能减弱,从而恢复维度1应有的信息,让模型“听更清晰”。 冗余就是多余,有没有不影响结果。...有没有一种数据指标能够同时描述这两种信息呢? 协方差矩阵可以度量维度与维度之间关系,矩阵对角线上值是各个维度上方差(信息),其他值是两两维度间协方差(相关性)。...2.计算样本矩阵协方差矩阵 ? 3.对协方差矩阵进行特征值分解,选取最大p个特征值对应特征向量组成投影矩阵 对角化协方差矩阵C,矩阵C是对称矩阵对称矩阵对角化就是找到一个正交矩阵P。...PCA常用数学方法是协方差矩阵对角化和奇异值分解。 PCA只是一种常用降维方法,针对不同数据集,应当选取适合降维方法来得到最优结果。...library(pheatmap) library(Rtsne) library(ggfortify) library(mvtnorm) 下面代码演示一个随机矩阵生成 ng=500

    8.2K51

    ICLR2020 | 图池化没有考虑图结构?一文带你了解最新图池化STRUCTPOOL

    对于一个节点分类不仅与这个节点特征有关,还与其他节点分类有关,于是作者采用条件随机方法来建模这种关系,并结合图结构信息设计吉布斯(Gibbs)能量方程。...,其中元素取值视不同任务而定,则新图 ? 可以被表示为 ? ,其中 ? 可以看成对其进行线性变换,为保证邻接矩阵对称矩阵, ? 比 ? 多乘了一部分,最终 ? 经过函数 ?...在条件随机场(CRF)中,统计是相关数据满足特征函数频数,所以用CRF生成分配矩阵。...i,j之间关系,即将图结构考虑进去,这样生成分配矩阵就是带有图结构分配矩阵。...4 总结 作者提出了一种图池化技术,称为STRUCTPOOL,它是基于条件随机场而开发。整体是将图池化视为一个节点聚类问题,并使用CRF在不同节点分配之间建立关系。

    1.2K40

    机器学习与物理科学 | 量子多体物质

    例如,研究表明在量子纠缠方面,深度NQS方法比 RBM 更有效。NQS 表示其他扩展涉及密度矩阵描述混合状态表示,而不是纯波函数。在这种情况下,可以定义密度矩阵正定 RBM 参数。...由于对称特殊性质,目前对于 ML 方法来说,费米子情况无疑是最具挑战性。在应用方面,到目前为止,NQS 表示已沿三个主要不同研究领域使用。...同样,有人提出了一种监督方法来学习具有浅NQS随机矩阵乘积状态波函数(Borin和Abanin,2019),以及具有可计算处理DBM形式广义NQS(Pastori等,2018)。...在后一种情况下,这些研究显示了进行学习有效策略,而在前一种情况下,已显示出学习一些随机MPS难度。...例如,已使用基于RBM生成模型对随机哈密顿量基态(Torlai等人,2018)证明了这种方法。

    78120

    用别的模型权重训练神经网络,改神经元不影响输出:英伟达神奇研究

    DWSNet 展示了一种全新架构,它可以有效处理神经网络权重,同时保持其排列对称等方差。 根据这种方法,我们可以根据其他网络权重来训练一个网络,这也许是一个用来做持续学习好方法。...那么,权重空间对称性是什么?对神经元重新排序可以正式建模为将置换矩阵应用于一层输出以及将相同置换矩阵应用于下一层。...我们主要目标是为上面定义权重空间对称性识别简单而有效等变层。不幸是,表征一般等变函数空间可能具有挑战性。...因此,研究人员开发了一种方法来表征线性等变层,该方法基于如下观察:权重空间 V 是表示每个权重矩阵 V=⊕Wi 更简单空间串联。(为简洁起见,省略了偏差术语)。...图 5:使用自监督训练获得输入 MLP TSNE 嵌入。 类似 SimCLR 训练过程和目标用于通过添加高斯噪声和随机掩码来从每个 INR 生成随机视图。

    19910

    安全多方计算(5):隐私集合求交方案汇总分析

    例如:隐私保护位置共享[1]、在线广告有效转换率衡量以及基于人类基因组序列[2]亲子鉴定、疾病预测和血统测试等。...图5 基于OTPSI方案流程示意图 基于OTPSI方案主要分为以下4个步骤: 1. Alice生成随机数w;Bob生成随机数,并基于与本方数据随机函数值生成. 2....OPRF功能如图7所示。 Alice生成随机函数密钥k,可基于k获得本方数据x随机函数值。...首先,请求者随机生成m行w列二进制矩阵A,其中m为数据集大小。对于每个数据,请求者计算其伪随机函数值,并将伪随机函数值与二进制矩阵A相结合,获取二进制比特串。...请求者生成矩阵B。请求者生成一个m行w列全1矩阵D,将第1步标记数据位部分置为0。然后,将矩阵A与矩阵D执行异或操作得到矩阵B。

    3.8K10

    AMSA-UNet | 基于自注意力多尺度 U-Net 提升图像去模糊性能 !

    更重要是,引入了一种基于频域计算方法来减少计算量。实验结果表明,与八种优秀方法相比,所提出方法在准确性和速度方面都有显著提升。...然而,传统Transformer模型在处理像素级数据时,难以有效捕捉局部像素之间关系,导致不必要计算开销。 因此,提出了一种基于自注意力对称多尺度U-net。...此外,还提出了结合多尺度分层模块多头注意力机制,这不仅增强了模型表示能力,而且有效地降低了计算成本。 尽管这些方法在精度方面取得了一些进展,但它们仍然需要经过复杂矩阵乘法运算,其复杂性仍然是。...为了区分有效频率信息,受到压缩图像算法启发,在DFFN中引入了一个可学习量化矩阵W,它通过压缩方法逆来学习确定哪些频率信息是有效。...Ablation Experiment 为了彻底分析本文提出对称多尺度特征融合(AFF)和非对称架构(AA)有效性,进行了消融实验。

    89010

    HTTPS是如何保证加密可靠

    RSA就是最常见对称加密算法。 也跟对称加密一样,用一种形象方法来解释一下非对称加密: 小I和小V都拥有两个密钥,一个为公钥,一个为私钥。...CA数字证书 回归上一部分,非对称加密根本原因就是因为客户端收到公钥并不能够确定是否为服务器下发公钥,因此,我们需要有一种策略方法来保证这把公钥是服务器发送而不是第三方,因此就引出了最终策略——数字证书...服务端回复一种客户端支持加密方法、一个随机数、授信服务器证书和非对称加密公钥。 客户端收到服务端回复后利用服务端公钥,加上新随机数通过服务端下发公钥及加密方法进行加密,发送给服务器。...服务端收到客户端回复,利用已知加解密方式进行解密,同时利用前三步生成随机数通过一定算法生成HTTP链接数据传输对称加密。...我们客户端这边在收服务器CA证书后,会先去验证数字证书有效性(上文有讲,此处不赘述),确定后,就会生成一个随机数Z,利用证书中公钥进行加密,并传给服务器。

    89510

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    与基于邻接矩阵GSP不同,拉普拉斯矩阵对称,具有实数和非负边权重,用于索引无向图。 图上信号 尽管这些模型使用不同矩阵作为基本shifts,但GSP中大多数概念都来自信号处理。...基于随机游走方法 (Random Walk Based Methods) 随机游走是一种方便而有效网络采样方法[85], [86],可以生成节点序列,同时保留节点之间原始关系。...这些方法使用随机游走模型来生成网络上随机序列。...对于基于关系路径随机游走, path ranking 算法是一种使用随机游走在图数据上生成关系特征路径寻找方法[105]。PRA中随机游走是带重启,并将特征与逻辑回归相结合。...一种方法能够更有效地处理,将新语料库纳入知识库,另一种方法使用矢量空间来减少表面形式稀疏性。

    1.2K20

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    与基于邻接矩阵GSP不同,拉普拉斯矩阵对称,具有实数和非负边权重,用于索引无向图。 图上信号 尽管这些模型使用不同矩阵作为基本shifts,但GSP中大多数概念都来自信号处理。...基于随机游走方法 (Random Walk Based Methods) 随机游走是一种方便而有效网络采样方法[85], [86],可以生成节点序列,同时保留节点之间原始关系。...这些方法使用随机游走模型来生成网络上随机序列。...对于基于关系路径随机游走, path ranking 算法是一种使用随机游走在图数据上生成关系特征路径寻找方法[105]。PRA中随机游走是带重启,并将特征与逻辑回归相结合。...一种方法能够更有效地处理,将新语料库纳入知识库,另一种方法使用矢量空间来减少表面形式稀疏性。

    2.6K30

    鸡兔同笼终于可以靠「猜」了!佐治亚理工学者求解新方法获顶会最佳论文奖

    几十年来,研究人员们一直致力于发现更有效求解方法。 1969 年,Volker Strassen 设计了一种算法,将矩阵乘法复杂度降到了 O(n^2.81)。...Williams 说:「只有当矩阵足够稀疏时,这种方法才会有效。」但是在这项研究之前,没有人能够证明对于所有稀疏线性系统,迭代方法总是快于矩阵乘法。...该算法最终成功关键在于,它会随机进行三个初始猜测。随机性似乎并不适合猜测,但它作为一种通用方法具备其独特优势,尤其是在处理大量问题时,优势更加明显。...但是在此,他们再次利用了随机性。因为矩阵条目是随机,并且经过了协调,矩阵最终会具有一些对称性。这些对称性使得计算过程中可以利用一些快捷计算方法。...矩阵对称性还有另一个好处,即能够保证猜测永远不会太大,避免在算法效率层面上难以理解。彭泱和 Vempala 算法可以比没有对称矩阵更快地在矩阵中找到解。 作者介绍 ?

    65920

    Python3对多股票投资组合进行分析「建议收藏」

    三、投资组合相关性分析 1、投资组合相关矩阵 相关矩阵用于估算多支股票收益之间线性关系,可使用pandas数据框内建 .corr()方法来计算。...我们观察到矩阵对角线永远是1,因为自己和自己当然是完全相关。另外相关矩阵也是对称,即上三角和下三角呈镜像对称。 为了便于观察,可以将数值相关矩阵用热图形式展现出来。...可使用pandas数据框内建 .cov() 方法来计算协方差矩阵。...1、使用蒙特卡洛模拟Markowitz模型 采用蒙特卡洛模拟来进行分析,也就是随机生成一组权重,计算该组合下收益和标准差,重复这一过程许多次(比如1万次),将每一种组合收益和标准差绘制成散点图。...,这里是为了结果可重复 np.random.seed(7) #循环模拟10000次随机投资组合 for i in range(number): #生成5个随机数,并归一化,得到一组随机权重数据

    2.5K31

    机器学习中优化算法!

    作者:李祖贤,Datawhale高校群成员,深圳大学 在机器学习中,有很多问题并没有解析形式解,或者有解析形式解但是计算量很大(譬如,超定问题最小二乘解),对于此类问题,通常我们会选择采用一种迭代优化方式进行求解...) 为此,我们考虑构造一种方法,她既不需要计算二阶偏导数,又有较快收敛速度。 3.1 拟牛顿条件 假定当前迭代点为 ? ,已知条件为 ? ,我们使用拉格朗日中值定理: ? 我们可以使用矩阵 ?...取法是多种多样,但是他应该具有简单、计算量小、有效特点。 3.2 拟牛顿方法修正公式 3.2.1 对称秩1公式 即取 ? 为对称秩1矩阵,即有 ? 。 将 ? 代入拟牛顿方程 ?...最终得到对称秩1公式: ? 如果我们想将 ? 换成等价 ? ,则需要用到SMW公式: ? 最终得到对称秩1公式: ? 3.2.2 对称秩2公式 若 ? 为对称秩2矩阵,即 ? ,其中 ? 待定。...:100 请输入随机优化步长0.01 优化时间:8.10秒!

    1.8K40

    RSA算法详解

    什么是RSA 前面文章我们讲了AES算法,AES算法是一种对称加密算法,本文我们来介绍一个十分常用对称加密算法RSA。 非对称加密算法也叫公钥密码算法,通过生成公私钥来对明文密文进行加密解密。...生成N 生成N公式如下: ? p和q是两个很大质数,太小的话容易被破译,太大的话会影响计算速度。通常p和q大小为1024比特。这两个数是通过伪随机生成生成。...伪随机生成器不能直接生成质数,它是通过不断重试得到。 2. 求L L是一个中间数,它和p,q一样,不会出现在RSA加密和解密过程。 L计算公式如下: ?...L是p-1和q-1最小公倍数 3. 求E E就是用来加密公钥了,E是一个比1大,比L小数。并且E和L必须互质。只有E和L互质才能计算出D值。 ? ? 这里E也是通过伪随机生成器来生成。...有没有可能直接通过已知三个变量,求出未知变量明文呢? 这个求解其实是一个离散对数问题。目前还没有发现求离散对数高效方法。可以说是非常困难。 那么有没有可能通够暴力破解来得出密钥中D呢?

    1.2K20

    独家解读 | Fisher信息度量下对抗攻击

    通过将数据空间视为具有从神经网络诱导Fisher信息度量非线性空间,并提出另一种攻击算法单步谱攻击(OSSA),该方法由Fisher信息矩阵约束二次型形式描述,其中最优对抗扰动由第一特征向量给出...FIM是对称且半正定,使得对矩阵优化更加简单有效。 只要输出概率可能性没有变化,FIM对于重新参数化也是不变。...此方法是通过计算内积来代替处理矩阵特征分解,其中,最大特征值为 。用幂迭代方法来加速矩阵 特征分解,具体迭代形式如下所示: 相似的方法可以用来计算前 个大特征值和与之对应特征向量。...采样数量是大约是类别的 ,但是模拟估计数值依旧准确。随机采样用到方法是alias方法。...如下图所示,显示了MNIST和CIFAR-10验证集中800个随机选择样本分散性,。横轴是特征值对数,而纵轴是最小对抗扰动大小。

    89230

    融合事实信息知识图谱嵌入——翻译距离模型

    每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 三个部分,也称为事实,表示两个实体通过特定关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效,但是这类三元组底层符号特性通常使 KGs 很难操作。...为了解决这个问题,提出了一种研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 组件,包括将实体和关系转化为连续向量空间,从而简化操作,同时保留 KG 原有的结构。...TransA 为每个关系 r 引入一个对称非负矩阵 Mr,并使用自适应马氏距离定义评分函数。...KG2E 模型将实体和关系表示为从多变量高斯分布中抽取随机向量。 ? 通过测量 t-h 和 r 这两个随机向量之间距离来为一个事实评分,通过 两种方法来进行测量。...一种是通过 KL 散度(KL 距离)来进行测量,另一种是计算概率内积。

    1.2K30

    《百面机器学习》读书笔记之:特征工程 & 模型评估

    对于高维组合特征,直接组合会导致参数规模过大,这种情况下可以先将高维特征向量降维,再进行组合(在推荐系统中这等价于矩阵分解)。 04 组合特征 问题:怎样有效地找到组合特征?...上一节介绍了如何利用降维方法来减少两个高维特征组合后需要学习参数。但是在很多实际问题中,不是所有的特征组合都是有意义,我们需要一种有效方法来帮助我们找到应该对哪些特征进行组合。...关于 Word2Vec 和 LDA 区别和联系,从具体方法来看,LDA 是利用文档中单词共现关系来对单词按主题聚类,可以理解为对“文档-单词”矩阵进行分解,得到“文档-主题”和“主题-单词”两个概率分布...而这只是这两种具体模型之间区别,本质上来看,主题模型是一种基于概率图模型生成式模型,其似然函数可以写成若干条件概率连乘形式,其中包括需要推测隐含变量;而词嵌入模型一般表达为神经网络形式,似然函数基于网络输出定义...根据余弦距离定义,有: 由于 ,因此 恒成立,当且仅当 (方向相同)时等号成立。 对称性。根据余弦距离定义,有: 因此余弦距离满足对称性 三角不等式。

    1.6K20

    【深度学习实验】网络优化与正则化(四):参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差初始化(高斯、均匀分布),基于方差缩放初始化(Xavier、He),正交初始化

    因此,在训练深度神经网络时需要采用一定正则化方法来提高网络泛化能力。   ...随机梯度下降SGD算法   随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种常用优化算法,用于训练深度神经网络。...这种初始化方法在某些情况下可能有效,但通常不如随机初始化灵活。 例如,将所有权重初始化为零可能会导致网络对称性问题,因此通常不建议使用。   在实践中,通常结合使用不同技术来初始化网络参数。...正交初始化   正交初始化旨在使神经网络权重矩阵具有正交性。正交初始化目标是减少权重之间冗余性,促进梯度有效传播,从而改善网络训练效果。   ...在正交初始化中,权重矩阵被初始化为一个正交矩阵或其变体。一种常见方法是使用QR分解或SVD分解来生成正交矩阵

    18610

    用CLIP做多个视频任务!上交&牛津提出基于Prompt将CLIP拓展到多个视频任务,在open-set场景中效果极佳!

    本文提出了一种简单方法来有效地将一个预训练视觉语言模型利用最少训练来适应视频理解新任务。...剩下一个问题是,这种手工制作提示需要大量专家知识和劳动力,限制了其用于有效任务适应。 在本文中,作者继续以提示学习为基础,目的是探索一种有效方法来适应新任务视觉语言模型。...训练目标是通过最大化N个正确 (图像,文本) 关联对之间相似性,同时通过对称交叉熵最小化N × (N-1) 个不正确对相似性,共同优化图像和文本编码器密集矩阵熵,即噪声对比学习。...因此,在这里,作者考虑自动化提示设计,探索有效方法来适应新下游视频相关任务预训练视觉语言模型。 2.2....作者通过在文本token中添加连续随机向量 (“提示向量”) 序列来实现有效模型适应。在训练过程中,CLIP图像和文本编码器都被冻结,梯度将流经文本编码器,仅更新提示向量。

    2.2K20
    领券