稀疏矩阵、稀疏累加器和乘法
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。相对于稠密矩阵，稀疏矩阵在存储和计算上具有一定的优势。稀疏矩阵可以通过压缩存储方式来减少存储空间的占用，并且在进行矩阵运算时可以利用矩阵的稀疏性进行优化，提高计算效率。
稀疏累加器和乘法是指在稀疏矩阵计算中常用的两种操作。
稀疏累加器（Sparse Accumulator）是指在稀疏矩阵加法运算中使用的一种技术。由于稀疏矩阵的特点，矩阵加法运算中只需要对非零元素进行相加，而对于零元素则可以直接忽略，从而减少了计算量和存储空间的占用。
稀疏乘法（Sparse Multiplication）是指在稀疏矩阵乘法运算中使用的一种技术。由于稀疏矩阵的特点，矩阵乘法运算中只有少数非零元素需要相乘，而对于零元素则可以直接忽略，从而减少了计算量和存储空间的占用。稀疏乘法在图像处理、网络分析、机器学习等领域中广泛应用。
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我正在尝试实现本文中的两个稀疏矩阵相乘的算法： (第一个算法- 1D算法)。
困扰我的是，我不确定SPA (稀疏累加器)到底是什么。我做了一些研究，我得出的结论是，SPA表示稀疏矩阵的??????如果这个结构有一个密集的布尔向量，并且我们必须保留这些值，那么简单地填充一个密集向量而忽略它的稀疏性不是更容易吗？我相信这是有原因的(内存和时间)，但我不明白为什么。
浏览 16提问于2021-02-27得票数 2
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稀疏矩阵乘法复杂度
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因此，我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。print(" Average Inference Time = %.3f ms"%(duration*1000&#
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我是用MATLAB做的，我不明白MATLAB是怎么做到这一点的，如果它也在界面下使用了sparseBLAS --是吗？如果不是，它使用什么？我需要将L矩阵与一个向量相乘。因此，我
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而且，它们都比存储条目的普通分块慢，也比乘法的在尝试不同类型的稀疏矩阵(包括csr/coo )后，结
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稀疏矩阵乘法的最佳包
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我现在在处理稀疏矩阵，我必须比较稀疏矩阵乘法和全矩阵乘的计算时间。问题是稀疏矩阵计算比全矩阵计算慢。我用压缩的行存储压缩我的矩阵，乘以2个矩阵非常耗时(循环四倍)，所以我想知道是否有更好的压缩格式更适合矩阵-矩阵操作(CRS非常方便矩阵向量计算)。
提前感谢！
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我试图用稀疏矩阵和称为quanteda的包创建一个矩阵乘法，它使用data.table包，与这个线程相关。stopwords("english"), stem = TRUE) #a data.table如何使矩阵乘法在这里与量子包和稀疏矩阵一起工作
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cublas时间: 0.2
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