开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

从一个值列表转换为一个极小的稀疏矩阵，最有效的方法是什么？

从一个值列表转换为一个极小的稀疏矩阵，最有效的方法是使用压缩稀疏列（CSC）格式。CSC格式是一种常用的稀疏矩阵存储格式，它将矩阵按列存储，并且只存储非零元素的值、行索引和列指针。

具体的转换方法如下：

遍历值列表，记录每个非零元素的值、行索引和列索引。
根据列索引对非零元素进行排序。
创建一个数组存储非零元素的值，一个数组存储非零元素的行索引，一个数组存储每列的起始位置（列指针）。
遍历非零元素的列索引，统计每列非零元素的个数，并更新列指针数组。
根据列指针数组，计算每列非零元素在值数组和行索引数组中的起始位置。
将值数组、行索引数组和列指针数组作为稀疏矩阵的表示。

使用CSC格式的稀疏矩阵可以有效地节省存储空间，并且在进行矩阵运算时可以提高计算效率。适用于值列表中大部分元素为零的情况，例如图像处理、自然语言处理等领域。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址如下：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储（COS）：提供安全、可靠的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

以上是腾讯云的一些相关产品，供您参考。

相关搜索:C#，Unity -从一个场景到另一个场景持久化/访问/修改值的最方便快捷的方法？SQL Server 2014 -跨数据库同一实例将数据从一个表移动到另一个表的最有效方法是什么从一个对象中移除所有符号最有效的方法是什么？修复了一个将整数列表转换为NumPy矩阵的方法创建一个单位转换器的最有效的方法是什么，用户可以滚动浏览两个单位选项列表(并排)在C#中将值和键从一个字典复制到另一个字典的最快方法是什么？在JSON数组中获取基于另一个值的值的最简单方法是什么？在python3.8中，从字典中获取一个值并将其转换为整数(如果存在)的最好方法是什么？在python中比较一个dict的所有值(集)的最有效的方法是什么？在Redshift中创建计划查询的最有效方法是什么，即从一个表复制数据并将其输入到另一个表？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

一个非常大的矩阵的例子是，因为它太大而不能存储在内存中，这是一个显示从一个网站到另一个网站的链接的链接矩阵。...数据稀疏矩阵在某些特定类型的数据中出现，最值得注意的是记录活动的发生或计数的观察。三个例子包括: 用户是否在一个电影目录中有曾经看过的电影。用户是否在一个产品目录中有已经购买过的产品。...多个数据结构可以用来有效地构造一个稀疏矩阵;下面列出了三个常见的例子。 Dictionary of Keys。在将行和列索引映射到值时使用字典。 List of Lists。...矩阵的每一行存储为一个列表，每个子列表包含列索引和值。 Coordinate List。一个元组的列表存储在每个元组中，其中包含行索引、列索引和值。...在下面的例子中，我们将一个3×6的稀疏矩阵定义为一个稠密数组，将它转换为CSR稀疏表示，然后通过调用todense()函数将它转换回一个稠密数组。

3.6K4 0

基于协同过滤的SVD的推荐系统

1> 矩阵A通常非常的庞大，m、n可能有上百万或者是上亿的数量级 2> 矩阵A是一个非常稀疏的矩阵所以我们希望可以定义一个低维矩阵X，实际上是一个线性模型，可以近似的接近矩阵A。...我们可以通过极小化上面的式子找到这样的一个低维矩阵X，使得可以近似A，这就转换为最小二乘法，可以用SVD来解决此类问题，如果A被分解为了 ?...我们获得的k个左奇异值向量矩阵U，k个奇异值的对角矩阵S以及k个右奇异向量V的转置矩阵满足 ?...所以针对上面两个提出的问题，分别提出了解决方案。矩阵A数据稀疏问题 A矩阵存在多个缺失值的问题就可以看作是数据稀疏问题。...我们的目标转换为极小化 ? 根据我们在前面的分析，达到上式中的极小情况，可以用SVD来解决，对 ? SVD分解就能得到X，而这个X则是能满足的这个最小平方差的矩阵了。

1.8K2 0

CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计（ICRA2021）

论文还提出了一种新颖的方法来获取CVAE的雅可比矩阵，该方法的计算速度对比之前的工作有一个数量级的提升，此外论文还利用了FEJ避免重新计算。...论文的关键思路是如何利用深度编码来构建视觉残差项，由于关键帧的深度值受到原始图像M、稀疏深度图S、以及深度编码的估计值的约束，可以写成如下关系形式，f是一个非线性的函数。 ?...e3的转置乘上三维点的坐标表示取得三维点的z值，也就是对应的深度值。也就是说，从参考帧中投影到当前帧中的深度需要与深度编码所对应的深度保持一致性。...5、高效的网络雅克比计算论文中特意指出，在进行更新的时候，需要求解深度值对深度编码的雅克比矩阵，由于这是一个非线性的网络，通常深度学习优化库会存储梯度向量，而不是完整的雅可比矩阵，这一项雅克比的计算在...论文指出深度解码器是一个神经网络，通常是批量处理数据，而深度编码论文中采用32*1维的向量，因此只需要针对几个有代表性的极小增量值，批量跑一个最小patch即可，在GTX 1080Ti GPU上大约10ms

9784 0

【CVPR演讲】LeCun 谈深度学习技术局限及发展（157PPT）

深度卷积网络和深度学习的动机：端到端的学习一些老方法：步长内核，非共享的本地连接，度量学习，全卷积训练深度学习缺少什么？基础理论推理、结构化预测记忆有效的监督学习方法 ?...深度学习缺少理论 · ConvNets 的优点是？ · 我们到底需要多少层？ · 在一个大型ConvNet中，有多少有效的自由参数？目前来看ConvNet冗余过多 · 局部极小值有什么问题？...（1）几乎所有局部极小值都相等；局部极小的效能退化；（2）针对这个问题，随机矩阵/spin glass理论被提出[Choromanska, Henaff, Mathieu, Ben Arous, LeCun...树中的每条边表明S矩阵中的一个0（无互抑制）。如果树中两个神经元离得远，它们的S比较大 S125. 通过侧抑制学习不变特征：地形图。S中的非0值形成2维拓扑图中的一个环。...具有一个支撑事件的基本仿真QA 具有两个支撑事件的仿真QA 对具有两个支撑事件的仿真QA字符重新排序有三个支撑事件的仿真QA 两个论证关系：可观的和主观的三个论证关系 Yes/No 问题计数列表和集合

1.1K7 0

YJango：深度学习入门

为什么神经网络能够识别为了研究神经网络，我们必须要对什么网络是什么有一个更直观的认识。 --- 基本变换：层一、神经网络每一层在做什么？...梯度下降的问题：然而使用梯度下降训练神经网络拥有两个主要难题。 1、局部极小值(或鞍点) 梯度下降寻找的是loss function的局部极小值，而我们想要全局最小值。...也有最新研究表明在高维空间下局部极小值通常很接近全局最小值，训练网络时真正与之“斗争”的是鞍点。但不管是什么，其难处就是loss“卡”在了某个位置后难以下降。...这里用Stochastic Gradient Descent (SGD) 来计算梯度，即每次更新所计算的梯度都是从一个样本计算出来的。...[oas0oywicx.png] 更新权重：这里用最简单的方法来更新，即所有参数都 W = W - learningrate * gradient 预测新值：训练过所有样本后，打乱样本顺序再次训练若干次

1.4K17 0

JAVA描述算法和数据结构(01)：稀疏数组和二维数组转换

一、基本简介 1、基础概念在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 2、处理方式 1)、记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2)、把具有不同值的元素的行列及值记录在稀疏数组中，可以缩小程序代码的复杂度。...稀疏数组表示 [0] 3 4 4 二维数组，3行，4列，4个非0的值； [1] 1 2 2 一行，2列的值是2； [2] 1 3 3 一行，3列的值是3； …以此类推 4、五子棋场景 ?...1)、遍历二维数组，得到非零元素的个数 2)、创建稀疏数组 3)、二维数组的非零元素写入稀疏数组稀疏数组转二维数组 1)、读取稀疏数组的首行，创建二维数组 2)、根据稀疏数组描述的有效元素，给二维数组赋值...2、代码实现 1)、核心流程 1、棋盘：基于二维数组 2、二维数组转稀疏数组 3、稀疏数组转二维数组 2)、方法一：生成二维数组 public static int[][] printChess ()

6592 0

matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵，其中可以制定维数，1，2….个变量 zeros() 创建一个所有元素都为0的矩阵 eye() 创建对角元素为1，其他元素为0的矩阵 diag() 根据向量创建对角矩阵...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...flow Matlab提供的演示数据 fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版） fminbnd 求单变量非线性函数极小值点 fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版） fminunc...full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵 funm 计算一般矩阵函数 funtool 函数计算器图形用户界面 fzero 求单变量非线性函数的零点 G g gamma 函数 gammainc...把外部数据转换为稀疏矩阵 spdiags 稀疏对角阵 spfun 求非零元素的函数值 sph2cart 球坐标变为直角坐标 sphere 产生球面 spinmap 色图彩色的周期变化 spline

6.5K2 1

机器学习学习笔记（22）深度模型中的优化

然而，通常遇到的机器学习问题，通常不知道数据分布的，只知道训练集中的样本。将机器学习问题转换为一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的期望损失。...术语在线通常是指从连续产生的样本数据流中抽取样本的情况，而不是从一个固定大小的训练集中遍历多次采样的情况。大多数用于深度学习的算法介于上述两者之间，使用一个以上而不是全部的训练样本。...牛顿法在解决带有病态条件的Hessian矩阵的凸优化问题时，是一个和优秀的工具。局部极小值凸优化问题的一个突出特点是可以简化为寻找一个局部极小点的问题。任何一个局部极小点都是全局极小点。...如果梯度范数没有缩小到一个微笑的值，那么该问题既不是局部极小值，也不是其他形式的临界点。...很多随机函数一个惊人的性质是，当我们到达代价较低的区间是Hessian矩阵的特征值为正的可能性更大。不具非线性的浅层自编码器只有全局极小值和鞍点，没有代价比全局极小值更大的局部极小值。

1.5K3 0

阿里天池大数据竞赛实战：RF&GBRT 完成过程

进入普通表转稀疏矩阵界面后，在选择列里填上： user_id对应的列号（表默认从0列开始），brand_id对应的列号，以及想要使用的众多特征对应的列号（不需要填写标签对应的列号！！！）...进入配置界面，勾选训练的标签，稀疏矩阵名处输入刚才转好的稀疏矩阵gbrt_offline_section_one_24_1，模型输出表处填写模型输出表名，参数配置处根据效果进行配置（最开始默认就可以的）...1.5、建立预测稀疏矩阵表特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，方法和原来一样，直接截图如下： ? 需要注意的是，选择列必须和训练时候一样！！！ ?...1.6、GBRT预测利用转好的预测稀疏矩阵表gbrt_offline_section_two_11_1进行预测，如下图所示 ?...预测完成之后即可根据conclusion=1判断预测的正样本，或者根据probability阈值判断（从一位哈工大同学大帅那里得到了如下控制推荐条数的好方法），如下图： ?

96911 0

关于深度学习系列笔记六（激活函数、损失函数、优化器）

# 对列表进行 one-hot 编码，将其转换为 0 和 1 组成的向量。举个例子，序列[3, 5]将会被转换为10 000 维向量，只有索引为3 和5 的元素是1，其余元素都是0。...import numpy as np #创建一个形状为(len(sequences),dimension) 的零矩阵 def vectorize_sequences(sequences, dimension...# 优点：Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。...# 优点：MBGD 每一次利用一小批样本，即 n 个样本进行计算。这样它可以降低参数更新时的方差，收敛更稳定。另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。...这个对象有一个成员history，它是一个字典，包含训练过程中的所有数据。

4342 0

机器学习学习笔记（4）牛顿法拟牛顿法

是f(x)的海塞矩阵: ? 在点 ? 的值，函数f(x)有极值的必要条件是在极值点处一阶导数为0，即梯度向量为0.特别是当 ? 是正定矩阵时，函数f(x)的极值为极小值。...（6）置k=k+1，转（2）拟牛顿法牛顿法计算海塞矩阵的逆矩阵开销太多，拟牛顿法用一个近似的矩阵代替海塞矩阵的逆矩阵。 ? 满足条件 ? 记 ? ， ? ，则 ? ，或 ? 拟牛顿法将 ?...（7）置k=k+1，转（3） BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法 BFGS算法是最流行的拟牛顿算法，可以考虑用 ? 逼近海塞矩阵的逆矩阵 ?...输出：f(x)的极小值点 ? （1）选定初始点 ? ，取 ? 为正定矩阵，置k=0 （2）计算 ? ，若 ? ，则停止计算，得近似解 ? ，否则转（3）（3）由 ? ，求出 ?...如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大

1.5K1 0

tf.compat

类列表：class AggregationMethod: 用于组合渐变的类列表聚合方法。....): 复制一个张量，使每个最里面的矩阵都在中心带之外。matrix_determinant(...): 计算一个或多个方阵的行列式。....): 计算一个或多个平方可逆矩阵或它们的逆矩阵。matrix_set_diag(...): 返回一个新的批处理对角值的批处理矩阵张量。matrix_solve(...): 解线性方程组。....): 解决一个或多个线性最小二乘问题。matrix_square_root(...): 计算一个或多个方阵的矩阵平方根:matrix_transpose(...): 转置张量a的最后二维。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。

5.2K3 0

Python 算法高级篇：图的表示与存储优化

环路：图中的环路是一个节点序列，从一个节点出发，经过一些节点，最终回到出发节点。 3. 图的表示方法在计算机中，有多种方法可以表示图，每种方法都有其优势和劣势。...以下是两种常见的图表示方法： 3.1. 临接矩阵表示临接矩阵是一个二维数组，其中行和列分别表示图的节点。...邻接表表示邻接表是一种更节省空间的表示方法，其中每个节点都维护一个与其相邻的节点列表。邻接表的优点：适用于稀疏图，因为它不浪费空间来表示不存在的边。可以轻松表示带有循环的图。...邻接表的缺点：查找两个节点之间的边可能需要遍历列表，效率较低。不适用于快速查找整个图的全局性质。 4. 优化的存储方法在实际应用中，我们经常需要在表示图时进行优化，以便更有效地处理各种操作。...以下是一些优化方法： 4.1. 邻接矩阵的压缩表示对于稀疏图，可以使用邻接矩阵的压缩表示，如稀疏矩阵或邻接列表数组，以减少空间消耗。 4.2.

2833 0

卷积神经网络的压缩

他们使用Toeplitz矩阵来近似重构原权重矩阵，而每一个Toeplitz矩阵T都可以通过置换操作如使用Sylveste:替换算子)转化为一个非常低秩(例如秩小于等于2)的矩阵。...衡量其重要程度的方法也是多种多样，从一此基本的启发式算法，到基于梯度的方案，其计算复杂度与最终的效果也是各有千秋 2.移除掉一部分不重要的神经元。根据上一步的衡量结果，剪除掉部分神经元。...基于如上循环剪枝框架，Han等人提出了一个简单而有效的策略。他们首先将低于某个阈值的权重连接全部剪除。他们认为如果某个连接的权重值过低，则意味着该连接并不十分重要，因而可以被移除。...与此同时，利用稀疏约束来对网络进行剪枝也成为了一个重要的研究方向。...3 参数量化（p71-74）标量量化：最简单也是最基本的一种量化算法。该算法的基本思路是，对于每一个权重矩阵W∈Rm×n ，首先将其转化为向量形式：W∈R1×mn。

9562 0

tf.sparse

dense_shape: dense_shape [ndims]的一维int64张量，它指定稀疏张量的dense_shape。获取一个列表，该列表指示每个维度中的元素数量。...有关有效提要值的描述，请参见tf.Session.run。session:(可选)用来计算这个稀疏张量的过程。如果没有，则使用默认会话。返回值：一个SparseTensorValue对象。...返回值：一个TensorShape对象。2、函数add(...): 加上两个张量，至少其中一个是稀疏张量。concat(...): 沿指定维连接稀疏张量列表。....): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。split(...): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。transpose(...): 转置一个SparseTensor。

1.9K2 0

Python字典二次开发实现稀疏矩阵表示与简单计算

问题描述：所谓稀疏矩阵是指，矩阵中大部分元素的值为0，只有少量非0元素。对于稀疏矩阵，如果存储所有元素的话，浪费空间较多，一般采取的方式是只存储非0元素及其位置。...思考下面的几个问题： 1）如何使用字典来表示稀疏矩阵呢？“键”是什么，“值”是什么？ 2）如果使用字典表示稀疏矩阵的话，如何支持矩阵与标量的乘、除运算，以及矩阵之间的加、减、乘运算？...3）如何把二维列表形式的矩阵转换为稀疏矩阵的形式，如何把稀疏矩阵转换为普通矩阵的形式？ 4）写好的代码有没有冗余，有没有简化和复用的可能，有没有可以优化的可能？...把上面的代码保存为SparseMatrix.py，下面是这个稀疏矩阵类的简单用法： ?

7802 0

一种稀疏矩阵的实现方法

这里尝试使用字典存储方式实现一下稀疏矩阵,考虑到需要提供字典键,我们可以将元素的位置信息通过一一映射的方式转换为键值(这里采用简单的拼接方式,细节见源码),同样是因为一一映射的缘故,通过键值我们也可以获得元素的位置信息...实现过程中自然也有不少意外,其中一个觉得挺有意思: C/C++ 中多维数组的动态申请 C/C++ 中动态申请一维数组对于大部分朋友来说应该是轻车熟路: // C++ T* array = new T[array_size...结论当矩阵密度较小时(...0.016),稀疏矩阵的运算效率便开始低于普通矩阵,并且内存占用的优势也变的不再明显,甚至高于普通矩阵.考虑到矩阵的临界密度较低(0.016,意味着10x10的矩阵只有1-2个非0元素),所以实际开发中不建议使用稀疏矩阵的实现方式...,除非你能确定处理的矩阵密度大部分都小于临界值.

1.1K1 0

与机器学习算法相关的数据结构

链表链表由几个单独分配的节点组成。每个节点都包含一个数据值以及指向列表中下一个节点的指针。插入在固定时间非常有效，但访问值很慢并且通常需要扫描大部分列表。链接列表很容易拼接在一起以及分开。...之后，它们可以转换为固定长度的数组以便快速访问。因此，我使用链接列表类，其中包含转换为数组的方法。二叉树二叉树类似于链表，只不过每个节点有两个指向后续节点的指针，而不是只有一个节点。...左子节点中的值始终小于父节点中的值，而父节点中的值又小于右子节点中的值。因此，二叉树中的数据被自动排序。插入和访问在O（log n）平均有效。与链表一样，它们很容易转换为数组，这是树排序的基础。...通常，顶部的最高排序值是从堆中提取的，以便对列表进行排序。与树不同，大多数堆只是存储在数组中，元素之间的关系仅是隐式的。堆叠堆栈被定义为“先进后出”，一个元素被推到堆栈顶部，覆盖前一个元素。...更复杂的数据结构也可以由基本结构组成。考虑一个稀疏矩阵类。在稀疏矩阵中，大多数元素为零，并且仅存储非零元素。我们可以将每个元素的位置和值存储为三元组，并在可扩展数组中包含它们的列表。

2.4K3 0

tf.Variable

如果其中一个或两个矩阵包含很多0，则可以通过将相应的a_is_sparse或b_is_稀疏标志设置为True来使用更有效的乘法算法。这些默认为False。...adjoint_a:如果是真的，a是共轭和转置之前的乘法。adjoint_b:如果为真，b是共轭和转置之前的乘法。a_is_疏:如果为真，则将a视为一个稀疏矩阵。...返回值：一个与A和b相同类型的张量，其中每个最内层的矩阵是A和b中相应矩阵的乘积，例如，如果所有转置或伴随属性都为假:对所有的指数，输出[..., i, j] = sum_k (a[..., i, k]...如果其中一个或两个矩阵包含很多0，则可以通过将相应的a_is_sparse或b_is_稀疏标志设置为True来使用更有效的乘法算法。这些默认为False。...adjoint_a:如果是真的，a是共轭和转置之前的乘法。adjoint_b:如果为真，b是共轭和转置之前的乘法。a_is_疏:如果为真，则将a视为一个稀疏矩阵。

2.7K4 0

英特尔开发模型训练新技术，效率更高且不影响准确性

他们声称，与从一个大模型开始然后进行压缩相比，它具有更高的可伸缩性和计算效率，因为训练直接在紧凑模型上进行。与过去的尝试不同，它能够训练一个性能相当于大型修剪模型的小模型。...相反，来自训练语料库的样本被代数转换为多维数组，如标量（单个数字），向量（有序的标量数组）和矩阵（标量排列成一列或多列和一行或多行）。...第四种实体类型封装标量、向量和矩阵张量，用于描述有效的线性变换或关系。 ? 团队在论文中描述了该方案，他们训练了一种深度卷积神经网络（CNN），其中大多数层具有稀疏权重张量，或者包含大多数零值的张量。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。...如果构造一个静态稀疏网络，复制动态参数化方案发现的稀疏网络的最终结构，那么这个静态网络将无法训练到相同的精度水平。 End

4671 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭