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深度学习中用于张量重塑 MLP 和 Transformer 之间差异图解

如果我们这里忽略激活函数和偏置b,本质矩阵乘法,重塑过程完全被权重矩阵W捕获。张量重塑可以通过W左乘来实现。 我们在上面隐式假设特征通道维度C=1,张量格式为HWxC,忽略batch维度。...矩阵投影矩阵W相乘目的将输入X和输出查询Ø提升到相同特征维度。这里使用右乘法,这是前面提到MLP中重塑操作不同操作。...为了重塑输入张量,必须使用具有不同形状(所需输出形状)输出查询。 MLP 相比,我们有非常相似的公式,都将输入学习加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是,有两个不同之处。...对于 Transformer 来说,权重矩阵数据依赖可以看作一种动态权重,它可以适应不同输入。...对于Transformers 就比较复杂了,对于输入顺序一个不变量(invariant ),先看看交叉注意力方程 如果X沿空间形状维进行某种排列,红色部分X^T X将保持不变,因此输出也保持不变

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Numpy数组

要使用 NumPy,要先有符合NumPy数组数据,不同包需要不同数据结构,比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用 array() 函数,...''' # 生成长度为31数组 np.ones(3) # 生成2行3列1数组 np.ones((2,3)) (4)生成一个正方形单位矩阵:eye() # 单位矩阵就是对角线元素值全为1,其余位置元素值全为...''' arr = np.array([1,2,3,2,1]) np.unique(arr) 六、Numpy 数组重塑:reshape() 所谓数组重塑就是更改数组形状,比如将原来3行4列数组重塑成...(4,2) # 无论转换为几行几列,只要重塑后数组中值个数等于1维数组中个数即可。...3.数组转置:.T # 数组转置就是将数组行旋转为列 arr = np.array( [ [1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12] ] ) arr.T 七、Numpy 数组合并

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LeetCode566:reshape matrix 解答

题目大意:在MATLAB中有一个非常实用函数,叫“reshape”,它能够将矩阵重塑为一个完全保留原始数据但是具有不同形状矩阵。...给你一个二维矩阵,以及目标矩阵行数r,列数c,要求你重塑矩阵重塑之后矩阵应该具有原来矩阵所有元素并且具有同样遍历顺序。...如果给定参数合法并且能够执行重塑,输出重塑之后矩阵,如果不能,输出原来矩阵。...解析 第一种想到方法肯定是在两个矩阵之间设置一个类似缓存容器,这个容器易于访问数据(比如只有一行数组),将原始矩阵所有元素存放在这个容器中,然后从这个容器中逐个取出元素放到重塑之后矩阵中。...,难点当原始矩阵行和列目标矩阵不同时候,以原始矩阵行列为边界,到达边界便换行读取。

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《LeetCode-数组篇一》之杨辉三角重塑矩阵

博主一个新手,做题水平非常有限,如有错敬请指出,如有对于题目有更优解法也可以分享给博主,路漫漫其修远兮,算法之路慢慢而求索。...get(j - 1) + ret.get(i - 1).get(j));//根据ret中元素进行求值,ret集合嵌套,第一个get得到第i-1个List集合,第二个get //得到该集合中j...} return ret; } } 题目描述 在 MATLAB 中,有一个非常有用函数 reshape ,它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同...如果具有给定参数 reshape 操作可行且合理,则输出新重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。 示例1....否则,对于 x∈[0,m * n),第 x个元素在 nums 中对应下标为 (x /n, x% n),而在新重塑矩阵中对应下标为(x / c,x % c)。我们直接进行赋值即可。

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数组计算模块NumPy

NumPyPython数组计算、矩阵运算和科学计算核心库。...:stop:step] start:起始索引 stop:终止索引 step:步长 二维数组索引 语法格式   array[n,m] 二维数组切片式索引 数组重塑 数组重塑更改数组形状 使用reshape...方法,用于改变数组形状      重塑后数组所包含元素个数必须原数组元素个数相同,元素发生变化,程序就会报错     数组转置 数组行列转换 通过数组T属性和transpose方法实现  数组增加...在NumPy中,矩阵数组分支,二维数组也称为矩阵 。...创建矩阵    numpy.mat()函数 矩阵运算    可以对矩阵进行加、减、乘、除运算  矩阵乘法运算 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3,

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干货|(DL~3)deep learning中一些层介绍

Depth:输入特征图深度(如输入为RGB图像则深度为3) Output depth:输出特征图深度(F相同) 1、前向传播 在前向传播过程中,我们用不同过滤器“卷积”输入,每个过滤器将在图像上寻找不同特征...将图像和卷积核转换之后,卷积操作就变成了简单矩阵乘法运算,这个例子中,W_col(96*363)c乘以X_col(363*3025)得到矩阵96*3025,最后可以重塑为55*55*96,重塑可以定义一个...,不同之处在于有一堆重塑,转置和im2col块。...关于在反向传播期间重塑和转置,只需要再次使用另一个重塑或转置来反转它们操作,需要注意,如果在向前传播期间使用行优先进行重塑,反向传播中也要使用行优先。 im2col反向传播操作时。...1、python实现池化层前向传播 池化层上窗口移动机制卷积核相同,不同之处在于池化层窗口选择最大值。 ? 2、python实现池化层反向传播 ?

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使用神经网络解决拼图游戏

我们将这个16单位向量重塑成4x4矩阵为什么要做维度重塑? 在一个正常分类任务中,神经网络会为每个类输出一个分数。我们通过应用softmax层将该分数转换为概率。...概率值最高类就是我们预测类。这就是我们如何进行分类。 这里情况不同。我们想把每一个片段都分类到正确位置(0,1,2,3),这样片段共有4个。...所以我们需要4个向量(对于每个块)每个有4个分数(对于每个位置),这只是一个4x4矩阵。其中行对应于要记分块和列。最后,我们在这个输出矩阵行上应用一个softmax。 下面网络图。...重塑最终输出为4x4矩阵,并应用softmax(第29,30行)。 CNN架构 这个任务普通分类任务完全不同。在常规分类中,任务网络更关注图像中心区域。...所以我CNN架构平常CNN有以下几个不同之处。

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Tensorflow2实现像素归一化频谱归一化

Tensorflow2实现像素归一化频谱归一化 前言 像素归一化 像素归一化详解 像素归一化实现 频谱归一化 频谱归一化详解 频谱归一化实现 前言 归一化技术改进生成对抗网络...在ProGAN中进行归一化目的限制权重值,以防止其呈指数增长。较大权重可能会增大信号幅度,并导致生成器鉴别器之间恶性竞争。像素归一化将通道尺寸中每个像素位置(H, W)特征进行归一化。...axis=-1, keepdims=True) + self.epsilon) 与其他归一化不同,像素归一化没有任何可学习参数。...以下执行频谱归一化步骤: 卷积层中权重一个4维张量,因此第一步将其重塑2D矩阵,在这里我们保留权重最后一个维度。重塑后,权重形状为(H×W, C)。...在for循环中,计算以下内容: a) 用矩阵转置和矩阵乘法计算 v = ( w T ) u v =(w^T)u v=(wT)u。

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【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵

前言 原题样例:重塑矩阵 C#方法:二维数组一维表示 Java 方法:二维数组一维表示 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享过程 提示:本专栏解题...算法题 ---- 原题样例:重塑矩阵 在 MATLAB 中,有一个非常有用函数 reshape ,它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同(r x c)矩阵,但保留其原始数据。...如果具有给定参数 reshape 操作可行且合理,则输出新重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。...示例1: 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出:[[1,2,3,4]] 示例2: 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c =...内存消耗:39.4 MB,在所有 Java 提交中击败了38.53%用户 复杂度分析 时间复杂度:O( rc ) 空间复杂度:O(1) ---- 总结 今天力扣算法题打卡第107天!

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【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵「建议收藏」

前言 原题样例:重塑矩阵 C#方法:二维数组一维表示 Java 方法:二维数组一维表示 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享过程...算法题 ---- 原题样例:重塑矩阵 在 MATLAB 中,有一个非常有用函数 reshape ,它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同(r x c)矩阵,但保留其原始数据。...如果具有给定参数 reshape 操作可行且合理,则输出新重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。...示例1: 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出:[[1,2,3,4]] 示例2: 输入:mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c...内存消耗:39.4 MB,在所有 Java 提交中击败了38.53%用户 复杂度分析 时间复杂度:O( rc ) 空间复杂度:O(1) ---- 总结 今天力扣算法题打卡第107天!

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