给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...B，其中： B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1dist(A[i][j],A[x][y]) 输入格式 第一行两个整数 N,M。...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...B，其中： B[i][j]=min1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1dist(A[i][j],A[x][y]) 输入格式 第一行两个整数 N,M。...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
协方差的计算公式如下： 5.协方差矩阵 在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。...Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。...2.马哈拉诺比斯距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ 的样本点x与y的差异程度： 假设x,y都是3维向量，那么由于(x-y)T是1×3矩阵，Σ的逆是3×3矩阵（因为这里我们的数据点有...3个维度的属性），(x-y)是3×1矩阵，所以d(x,y)是一个1×1的数值，衡量的是x与y之间的马氏距离。...3.两个样本点的马氏距离计算示例： Matlab计算协方差矩阵验算（矩阵a的列代表属性，行代表样本点）： 得到协方差矩阵后，我们就可以计算出v和x之间的马氏距离了： Matlab验算:
题目描述 假设图用邻接矩阵存储。...输入图的顶点信息和边信息，完成邻接矩阵的设置，并计算各顶点的入度、出度和度，并输出图中的孤立点（度为0的顶点） --程序要求-- 若使用C++只能include一个头文件iostream；若使用C语言只能...—有向图，U—无向图） 顶点信息 边数 每行一条边（顶点1 顶点2）或弧（弧尾 弧头）信息 输出 每组测试数据输出如下信息（具体输出格式见样例）： 图的邻接矩阵 按顶点信息输出各顶点的度（无向图）或各顶点的出度...孤立点的度信息不输出。 图的孤立点。若没有孤立点，不输出任何信息。...if (kind == 'U') matrix[GetIndex(head)][GetIndex(tail)] = 1; 无向图的度就是出度和入度相加。
单应性（Homography）变换是将一幅图像中的点映射到另一幅图像中相应点的变换关系： 单应矩阵是一个3x3矩阵，具有8个自由度，通常为归一化后表达式，其尺度为1。...（1）真实平面和图像平面 （2）由两个相机位置拍摄的平面 （3）围绕其投影轴旋转的相机采集的图像进行拼接 所以单应性矩阵主要用来解决两个问题： 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换...二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 外参求解单应矩阵理论 这里将主要讲解以下已知两个相机的位姿如何实现图像的拼接，主要公式就是根据外参计算H矩阵。...单应性将两个平面之间的变换联系起来，这样就可以计算出从第二个平面视图转到第一个平面视图下相应相机位移，在已知内外参的情况下有 使用齐次坐标系表达式将三维世界点转转到相机坐标系下： 使用矩阵乘法可以轻松地将一图像帧中表示的点转换为另一帧图像中...如果要同一平面计算出两个图像间的单应矩阵H，则需要内参，此时左边乘以K，右边乘以K的逆矩阵。 为了更好的理解，这里写了一个demo，并与上述的理论对应（注意这里是将第二帧转到第一帧的坐标系下）。
分别是LDA的类内散度矩阵和类间散度矩阵，k表示流形学习中一个点与k个点是邻近关系,F表示高维空间中一个点由周围几个点的线性组合矩阵, 。...而上面两个类的中心距离是中心直接相减，K个类投影中心距离需要先计算出全部样本的中心 ( 表示属于第k类的样本个数)，通过类间散度矩阵来衡量，即 。...接着令 pij =(pi|j+pj|i)/2n用这个概率来作为两个点相似度在全部样本两两相似度的联合概率 pij 。...同时将低维空间两个点的相互关系或者说相似程度也用联合概率来表示，假设在低维空间中两点间欧式距离服从一个自由度的学生t分布，那么在低维空间中两个点的距离概率在所有的两个点距离概率之中的比重作为它们的联合概率...在低维空间中，两个点之间的欧式距离服从自由度为1的t分布 1.先由二分查找确定 xi 的σi 2.计算成对的P{j|i}，得到，得到p{ij} = (p{j|i}+p{i|j})/2 3.初始化z1,…
以图像数据为例，要想捕捉长距离依赖，通常的做法是堆积卷积层，随着层数的加深，感受野越来越大，就能把原先非相邻的像素点纳入到一个整体考虑，获取的信息分布广度也越来越高。...在这篇论文中，作者将非局部操作作为一种简洁高效且通用的组件，用于捕获深度神经网络的中的长距离依赖关系。...（a）与递归操作和卷积操作的渐进行为不同，non-localoperations通过计算任意两个位置之间的交互直接捕捉远程依赖，而不用局限于相邻点，摒弃了距离的概念。...其中， Wg 是需要学习的权重矩阵，可以通过空间上的1x1卷积实现（本文只考虑CNN，不过多探讨RNN） 接下来讨论成对函数 f 的形式： Gaussian f函数的功能主要是相似度计算和度量，一个通常的想法是利用点积衡量相似度...非局部块的成对计算在高层次的特征映射中是轻量级的。在上图的block中，一般T=4，H=W=14或者7，矩阵乘法的两两运算复杂度与传统卷积计算不相上下。
3)旋转成分矩阵 采用旋转成分矩阵能够更好地归纳出因子，一般而言，提取旋转成分矩阵中载荷大于0.7的指标作为对应主成分指标的构成指标，并根据指标构成对指标反映的维度进行概括。...本实验中采用的原始.shp文件的空间参考是GCS2000坐标系,若要创建基于欧氏距离的空间权重矩阵，应选用球面距离的计算选项，而实际上为了计算和表达的简便,通常建议采用具有平面投影的.shp数据作为GeoDa...对于本次实验提优的数据，只能使用基于距离创建空间权重矩阵，若是矢量面数据,将既可以创建基于距离关系的空间权重矩阵，又可以创建基于邻接关系的空间权重矩阵,就本次实验数据而言，若后续计算需要用到基于邻接关系的空间权重矩阵...系统聚类先将各样本各看成一类,通过输人的指标计算类与类之间的“距离”，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离,再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类,直至所有的空间单元合为一类为止...根据树状图,读者可以选择一定的距离作为阈值,从而将原始的空间单元分割为不同数量的类别。如若以20为距离阈值,则整个空间区域可以分割为两个类别。
entailment)等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。...目前，基于CNN模型的短文本相似度的计算方法可以大致分为两类：一类是基于Siamese结构的神经网络模型，先分别学习输入的文本对儿的句子向量表达，再基于句子向量计算相似度；另一类是直接以词语粒度的相似度矩阵作为输入...3.2 基于词语粒度的相似度矩阵直接学习并计算文本相似度 如下图，Meng在其文章中[7]直接基于词向量计算输入文本对儿在单词粒度上的相似度（计算方式有多种：欧式距离、余弦距离、参数化的相似矩阵），并以此为后续深层卷积神经网络的输入...（2）问题和候选答案的句子矩阵经过跳跃卷积层和K-Max均值采样层，最终形成对问题和答案各自的向量表达，记作Xq和Xa 。（3）Xq和Xa会根据学习得到的相似度计算矩阵M得到一个相似度分数。...QASent候选答案要求至少与问题有一个非停用单词，而WikiQA中20.3%的答案与问题不存在相同单词，因此WikiQA对LSF技术提出了更高的挑战。
相对距离是在参考构象中的所有两个原子的组合之间计算的。这些距离与一个权重矩阵相乘。如果原子 l 和 m 来自相同的链 ID 和残基索引，则将结果加到 pₗₘ 上，这意味着仅计算内部残基距离偏移量。...MSA 模块使用从 MSA 子集中提取的特征、模板模块输出的成对表示以及单个标记表示作为输入来计算新的成对表示。...输出通过另一个过渡层，两个层都应用了残差连接。成对和单个堆栈的过渡层的输出作为下一个块的输入。...这一点很重要，例如用于过滤在非结构化区域中的合理结构。 置信度头模块开始通过将两个标记 i 和 j 的单体嵌入器乘以权重矩阵来预测标记位置的置信度。在添加两个输出之后，将结果加到两个标记的对嵌入中。...基于它们在一定距离阈值内的事实，两个标记的代表原子之间的距离进行了 one-hot 编码。在与另一个权重矩阵相乘后，这些关于距离的信息也包含在对嵌入中。
由于自注意力与序列长度相关，其二次计算复杂度导致在使用具有全局感受野的自注意力时计算成本很高。...如图1所示，基于矩阵乘法的关联性质，线性注意力可以通过先计算来改变计算顺序，从而将计算复杂度从降低到。尽管高效，如何设计与 注意力同样有效的线性注意力模块是一个非常复杂的问题。...具体来说，引入了精心设计的核函数作为原始相似性函数的近似，即 其中自注意力模块可以重写为： 这样，作者可以基于矩阵乘法的结合性质（如图1所示）将计算顺序从改变为，其中相对于Token数的计算复杂性被降低为...这种局部性确保即使与两个 Query 对应的线性注意力值相同，作者仍然可以从不同的局部特征中得到不同的输出，从而保持特征的多样性。DWC的效果也可以从矩阵秩的角度解释。...如表7所示，作者可以看到替换前两个阶段会带来0.8的性能提升，而替换最后两个阶段会略微降低整体准确率。作者将这个结果归因于Swin的前两个阶段具有较大的分辨率，更适合作者具有大感受野的模块。
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法...切比雪夫距离就是当p趋向于无穷大时的闵氏距离： 闵氏距离的相关知识 距离度量的定义 距离函数并不一定是距离度量，当距离函数要作为距离度量，需要满足： 由此可见，闵氏距离可以作为距离度量，而大部分的相似度并不能作为距离度量...特别当p越大，单一维度的差值对整体的影响就越大。...PSI与JS散度的形式是非常类似的，如下公式： PSI的含义等同P与Q，Q与P之间的KL散度之和。...基于深度度量学习：利用深度网络学习一个表示（Embedding），采用各种采样方法（Sampling），比如成对/三元组训练样本（Triplet），计算一个带有Margin/最近邻等分类或聚类算法的损失
计算二维成对距离图的方式如下： ? 对于第个氨基酸残基，它的向量就表示为 ? ，对于整个蛋白质大分子，它的2D成对距离图即为 ?...由于蛋白质结合口袋由空间上相邻的多个连续位点组成，因此是一个的矩阵以捕获结合口袋的整体结构信息。 ?...注意机制将整个LSTM隐藏状态作为输入，然后输出权重矩阵。 ?...通过将注释矩阵与LSTM隐藏状态相乘来计算加权总和，得到的矩阵是自注意力分子嵌入 ，这当中包含相互作用的药物化合物分子位点贡献的潜在关系。...2.5分类器 对于和，对所有注意力向量求和，然后对所得的权重向量进行归一化处理使其和为1，在此过程中得到的两个一维向量，将它们送进分类器并计算分类得分。 ? ? 2.6训练 给定数据集 ?
之间的贴近度为N(A,B) 海明贴近度 用的是L1范数 有限集型 无限集型，即 欧几里得贴近度 用的是L2范数 即 黎曼贴近度 黎曼贴近度只需要确保函数黎曼可积就行，黎曼可积可以理解为在离散型的时候也可积...，所以不用区分是否是有限集 以上贴近度的复杂度较大，现实中一般采用格贴近度 格贴近度 模糊集之间的内积定义为 先取对应元素中的最大再取最大值中的最小 外积定义为 先取对应元素中的最小再取最大值中的最大...固定模糊集 A ，如果模糊集 B 越靠近 A ，会使内积增大而外积 减少，所以用格贴近度来刻画两个模糊集的贴近程度，即格贴近度为 识别规则 若给定一个未知的样本，如何识别它的隶属，有两种办法 最大隶属原则...A，为n个样本，m个特征 数据标准化处理，最好采用极差归一化方法 建立模糊集合，定义隶属度函数(一般采用 ) 生成模糊相似矩阵，矩阵元素这里可选格贴近度或者上述的其他贴近度 聚类主过程，迭代不同置信水平...获得模糊关系矩阵 通过模糊关系矩阵 计算评价结果向量 根据方法确定各个子集 之间的权重A 将每一个 视为一个特征，此时的模糊关系矩阵为 ,即评价结果向量构成的矩阵 根据各个子集 之间的权重计算评价结果向量
标准拉普拉斯矩阵 L 的计算如下： 计算度矩阵 D 的对角线元素，即每个节点的度： D_{ii} = \sum_{j} A_{ij} ； 计算拉普拉斯矩阵 L： L = D - A 。...距离（Distance）：在图中，两个节点之间的距离是指连接这两个节点的最短路径的长度。如果两个节点之间没有路径相连，则它们之间的距离通常被定义为无穷大。...拉普拉斯矩阵 L 的第一个特征值总是 0 的原因与拉普拉斯矩阵的定义和图的性质有关。拉普拉斯矩阵 L 定义为度矩阵 D 减去邻接矩阵 A ，即 L = D - A 。...这是因为每一行的非对角元素（即 -A 的部分）与对角线上的元素（即 D 的部分，它是节点的度数）相加抵消。...总结：图1的连通性更强，因为其特征值中仅有一个为0；图2包含两个连通分量，因为其特征值中包含两个0。图2中3、4、5、6、7节点组成的连通分量的连通性要高于图1整体的连通性。
稀疏矩阵是内存高效的数据结构，使我们能够存储具有极少非零元素的大型矩阵。 可以用稀疏度来表示矩阵的稀疏程度。 ...Nnz是矩阵中非零元素的数量，与计算输出向量所需的运算(乘法和加法)的数量成正比。 Dis表示每一行中每对连续非零元素之间的平均距离。...mu和sd分别表示每行非零元素的数量和每行非零元素的标准差，用于表征CSR格式下的SpMV核(向量核)的性能对矩阵行大小的敏感度。...矩阵中非零元素的数量(nnz)，与计算输出向量所需的运算(乘法和加法)的数量成正比。 每一行中每对连续非零元素之间的平均距离(dis)，描述了对乘向量的随机访问。...由于电路中的每个节点通常只与少数几个节点有连接关系，因此电路方程矩阵通常是稀疏度很高的稀疏矩阵。
30.两个离散型概率分布的KL散度定义为： ? （1）证明下面的不等式，当想x>0时： ? （2）利用该不等式证明KL散度非负，即 ? 首先证明（2），根据定义有 ? 接下来证明（1）。...Mahalanobis距离是一种概率意义上的距离，给定两个向量x和y以及矩阵S，它定义为： ? 有时候也会使用该距离的平方 ? 要保证根号内的值非负，且满足区分性条件，则矩阵S必须是正定的。...为可以看作两个随机变量取某一值的概率，它们是向量x和y的分量，它们的值必须非负。两个向量越相似，这个距离值越小。 5.解释距离度量学习的原理。 通过机器学习的方式得到距离函数。...为协方差矩阵。如果将马氏距离所作用的样本集看作服从正态分布，则可以用KL距离衡量二者的差异。根据KL散度的定义，这两个度量矩阵所代表的正态分布之间的KL散度为 ? 因此得到如下优化问题 ?...如果假设两个正态分布的矩阵相等，则它们之间的KL散度为 ? 从而得到如下的优化问题 ? 8.解释NCA算法的原理。 NCA同样与近邻算法有关。
美学技术指的是使用人工智能、计算机等技术，用于创造具有美学思想（精神）的美学作品。通用美学语言指的是创作者与机器沟通美学的一套技术标准，其载体是美学技术。...CAN与传统的GAN的不同在于，它在鉴别器中设置了两种标准，一个是“是否是艺术”，另一个是“所生成的艺术属于什么风格类型”，这两种标准被设置成对抗性的，即既要生成属于艺术范畴的图像，又要设置不同于既定风格的图像...给定一个矩阵，你的任务是找到最大的非空(大小至少是1 × 1)子矩阵。...在这本书中，他提出利用图像中发现的秩序数与图像元素总数之比，即秩序 O 和复杂度 C 对则一个事物进行审美度量，审美值 M= O/C。...利用审美值，以最小方差法计算矩阵距离，通过在距离阈值0.03处切割，获得由彩色树枝表示的14组风格的树形图。 情感弧线 自然语言处理和计算叙事学的最新进展使科学家们能够显著提升对于故事构成的情感分析。
3、欧几里德距离 假定两个用户X、Y，均为n维向量，表示用户对n个商品的评分，那么X与Y的欧几里德距离就是： ?...4、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量余弦值作为衡量两个个体间差异大小的度量值。 与前面的欧几里德距离相似，用户X、Y为两个n维向量，套用余弦公式，其余弦距离表示为： ?...计算上，就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到 K 邻居后，根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐...从计算的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品后，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。...： 计算相似度的方法有相似度是通过某种方式比较表示两个物品的向量而得到的。
更具体地，模型利用first-order相似性作为有监督信息，获取local information；利用second-order作为无监督信息，捕获global information，两者结合整体构成了一个半监督深度神经网络模型...， 一阶邻近度是直接相连的两个顶点之间的局部的、成对的相似性，它刻画了网络的局部结构 二阶邻近度表示顶点邻域结构的相似性，它刻画了网络的全局结构。...首先左右看，两个框框部分，分别是对两个顶点的自编码器，输入为顶点对应的邻接矩阵，输出为重构后的邻接矩阵；然后上下看，不同颜色代表自编码器的不同组件，由下至上分别为编码器、中间向量、解码器。...cost」 但是这样还会有一个问题，即我们的输入是邻接矩阵，而邻接矩阵是稀疏的，非零元素远远小于零元素，这样一来模型就有偏了。...为此，在损失计算中考虑非零元素和零元素的不同误差权重， 其中， 是误差权重向量， 如果为零元素，则误差权重为 1； 如果非零元素，则误差权重为一个大于1的超参数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
