我正在重新实现,关键操作是双线性张量积。我几乎不知道这是什么意思,但这篇论文有一个很好的小图形,我理解它。
关键操作是e_1 *W* e_2,我想知道如何在tensorflow中实现它,因为剩下的应该很容易。
基本上,给定3D张量W,将其切片为矩阵,对于第j个切片(矩阵),将其每边乘以e_1和e_2,得到一个标量,这是结果向量(此操作的输出)中的第j个条目。
所以我想计算d维向量e_1,d x d x k张量,W,和另一个d维向量e_2的乘积。这个产品可以像现在一样用TensorFlow简洁地表达吗,或者我必须以某种方式定义我自己的操作?
早先编辑了
为什么这些张量相乘不起作用,有没
注:我完全不知道矢量数学,特别是在3D。
目前,我正在编写一些Javascript代码,以确定被Leap运动控制器捕获的手指是否被扩展(即完全直的)。
Leap为我们提供了一个API,它为我们提供了手、手指和骨头的对象。骨头特别有几种性质,如位置矢量、方向矢量等,参见。
我的想法是取远端的Phalang (你的指尖)和Proximal Phalang (你的手指的第一根骨头),通过得到骨头的两个方向矢量的点积来计算它们之间的角度,然后决定它是否是直的。就像这样,本质上:
var a = hand.indexFinger.distal.direction();
var b = hand.inde
有人知道如何在Godot3.2中做一些像3D导弹制导这样的事情,允许角速率限制吗?我在网上找到的所有东西都使用类似global_transform = global_transform.look_at(aTarget.global_transform.origin)的东西。然而,这会立即旋转变换,这是非常不现实的。我还看到一些人提到使用Quat类,然后使用aQuatFrom.slerp(aQuatTo,aAmount);然而,这对我来说也不起作用(尽管,也许我只是误解了一些东西?)。
为了便于这次对话,我们只能说,有一个Missile.gd文件,它至少包含以下在实例化时初始化的数据成员:
ex
我试图了解在DL框架中矩阵乘法是如何在二维上工作的,我偶然发现了一篇文章。他用Keras来解释同样的事情,这对他来说很管用。但是,当我试图在Pytorch中复制相同的代码时,它会失败,与下面代码的输出中的错误一样。
火炬代码:
a = torch.ones((2,3,4))
b = torch.ones((7,4,5))
c = torch.matmul(a,b)
print(c.shape)
输出: RuntimeError:在非单例维数为0时,张量a (2)的大小必须与张量b (7)的大小匹配。
Keras代码:
a = K.ones((2,3,4))
b = K.ones((7,