从具有非零值的另一个矩阵迭代地将值添加到零矩阵

，可以理解为矩阵的加法操作。矩阵加法是指将两个相同大小的矩阵对应位置的元素相加得到一个新的矩阵。

矩阵加法的分类：

行列相同的矩阵相加：两个矩阵的行数和列数必须相同。
矩阵与标量相加：将矩阵的每个元素与一个标量相加。

矩阵加法的优势：

灵活性：矩阵加法可以用于解决多种实际问题，如图像处理、数据分析等。
并行计算：矩阵加法可以通过并行计算加速运算速度，提高计算效率。

矩阵加法的应用场景：

图像处理：在图像处理中，可以使用矩阵加法来实现图像的叠加、合成等操作。
数据分析：在数据分析中，可以使用矩阵加法来进行数据的合并、聚合等操作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关·内容

EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。...添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。...目前，函数将非归一化值转换为输出的零。 ExtractChannel，从图像中提取特定通道。...MinEnclosingCircle（PointF []），使用迭代算法找到2D点集的最小外接圆。如果结果圆包含所有输入点，则返回非零，否则返回0（即算法失败）。...PointPolygonTest，确定点是在轮廓，外部还是位于边缘（或具有顶点的硬币）上。它相应地返回正值，负值或零值。

3.3K2 0

Python实现所有算法-高斯消除法

为了对矩阵执行行缩减，可以使用一系列基本行操作来修改矩阵，直到矩阵的左下角尽可能地用零填充。基本行操作分为三种类型： 1.交换两行， 2.将一行乘以一个非零数， 3.将一行的倍数添加到另一行。...（减法可以通过将一行乘以 -1 并将结果添加到另一行来实现）使用这些操作，矩阵总是可以转换为上三角矩阵，实际上是行梯形矩阵。...因此，如果一个人的目标是求解线性方程组，那么使用这些行操作可以使问题变得更容易。对于矩阵中的每一行，如果该行不只包含零，则最左边的非零条目称为该行的前导系数（或枢轴）。...如果是这种情况，则称矩阵为行梯形. 所以矩阵的左下部分只包含零，并且所有的零行都在非零行的下方。这里使用“梯队”一词是因为可以粗略地认为行是按大小排列的，最大的位于顶部，最小的位于底部。...返回值是具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。首先，reversed 函数返回一个反转的迭代器。这个为什么倒着算呢？是因为倒着算对算法来讲有一些优点。

1.6K3 0

图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明！

定义网络的「合法状态」如下：至所有转换节点和（如2.2中所定义）的输出为零( )；至多一个指令节点有单位输出( )，所有其他指令节点有零输出，并且变量节点具有非负整数输出值。...如果所有指令节点的输出均为零，则状态最终状态。一个合法的网络状态可以直接解释为一个程序「快照」——如果，程序计数器在第i行，相应的变量值存储在变量节点中。网络状态的变化是由非零节点激活的。...首先，关注变量节点，事实证明它们表现为积分器，节点的先前内容被循环回同一节点。从变量节点到其他节点的唯一连接具有负权重——这就是为什么包含零的节点不会改变，因为非线性的原因（2）。...然后是初始（迭代前）和最终（迭代后，找到固定点时）的状态如果变量节点的值将严格保在0和1之间，则动态系统（3）的操作将是线性的，该函数根本没有影响。...例如，在图3中，示出了状态转移矩阵A的特征值。即使在上面的例子中单位圆外有特征值，非线性使得迭代总是稳定的。事实证明，迭代总是在步骤之后收敛，其中。

6751 0

【翻译】A New Approach for Sparse Matrix Classification Based on Deep Learning Techniques

压缩稀疏行(CSR):是一种通用稀疏矩阵格式。对于矩阵的稀疏结构不需要做任何假设。CSR在相邻内存位置的每一行中分配后续的非零，并分别在两个数组、索引和值中存储列索引和非零项。...它还需要另一个n× k的索引数组，用于在原始矩阵中存储每个非零的位置(列)。这种格式不能被认为是一种通用的矩阵格式，因为它需要每一行中的非零的数量在所有行中不会有很大的变化。...它试图将ELL的计算效率与COO(显式存储行和列索引)的简单性和通用性结合起来。大多数矩阵条目都以ELL格式存储，而那些非零数量大不相同的行则以COO格式存储。...B.卷积神经网络(CNNs) CNNs由一系列层组成，这些层将原始图像从原始像素值逐层转换为最终的类别分数值。我们可以将这些层分为三类:输入层、特征提取层和分类层。...为了构建新的p× p缩放矩阵，如果在相应的子矩阵(i,j)中至少有一个非零值，我们在位置(i, j)插入一个非零值。这样，从缩放矩阵创建一个p× p二值图像就很简单了。

1.1K2 0

深度学习系列笔记(二)

这种简写方法使我们无需在加法操作前定义一个将向量 b 复制到每一行而生成的矩阵，这种隐式地复制向量 b 到很多位置的方式成为广播。...范数（包括范数）是将向量映射到非负值的函数。直观上来说，向量的范数衡量从原点到点的距离。...在某些机器学习的应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L^1 范数。...单位向量是具有单位范数的向量，即 \begin{Vmatrix} x \end{Vmatrix}_2 = 1 。如果两个向量都有非零范数，那么这两个向量之间的夹角是。...U和V都定义为正交矩阵，D为对角矩阵，注意D不一定是方阵。对角矩阵D对角线上的元素称为矩阵A的奇异值。 A的非零奇异值是A^TA特征值的平方根，同时也是AA^T特征值的平方根。

1.2K2 0

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。...显然，我们需要把非零元素的行列索引作为散列表的键，非零元素的值作为散列表的值。...虽然我们之前试过把一个全 0 矩阵中的非主对角线上的零元素修改成了非零元素 1，存储的非零元素数量发生了变化，从 0 变成了 20。...，对应关系如下表所示： DOK 格式的稀疏矩阵的操作散列表的操作按照行列索引查找对应值按照关键字查找对应值按照行列索引修改对应值（非零元素改非零元素）按照关键字修改对应值按照行列索引修改对应值...（零元素改非零元素）增加关键字和对应值按照行列索引修改对应值（非零元素改零元素）删除关键字和对应值优缺点 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵有着以下优点：一点一点（逐个元素或者逐个矩阵块）

2455 0

深度模型的优化参数初始化策略

有些优化算法本质上是非迭代的，只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的，但是应用于这一类的优化问题时，能在可接受的时间内收敛到可接受的解，并且与初始值无关。...如果它们具有相同的初始参数，然后应用到确定性损失和模型的确定性学习算法将一直以相同的方式更新这两个单元。...Martens提出了一种被称为稀疏初始化(sparse initialization)的替代方案，每个初始化为恰好有k个非零权重。...存在一些我们可能设置偏置为非零值的情况：如果偏置是作为输出单元，那么初始化偏置在获取正确的输出边缘统计通常是有利的。要做到这一点，我们假设初始权重足够小，该单元的输出仅由偏置决定。...有时，另一个单元会控制其他单元能否参与到等式中。在这种情况下，我们有一个单元输出u，另一个单元，那么我们可以将h视作门，以决定还是。

2.1K3 0

python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非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；相反，为稠密矩阵。...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。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...稀疏矩阵的格式存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够容易实现矩阵的各种运算。...CSR是一种编码的方式一维数组data（数值）:有序地存储了所有的非零值，它具有与非零元素同样多数量的元素，通常由变量nnz表示。...Len(indice)==len(data)==nnz 备注：列索引表示数值所在的列号，从0开始。数组data：包含矩阵中的非零元素，以行优先的形式保存。

2.9K1 0

Jacobin和Hessian矩阵

假设我们有一个二次函数(虽然实践中许多函数都是二次的，但至少在局部可以很好地用二次近似)，如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。...当我们的函数具有多维输入时，二阶导数也有很多。我们可以将这些导数合并成一个矩阵，称为Hesian矩阵。...当最后一项太大时，梯度下降实际上是可能向上移动的。当为零或负时，近似的泰勒级数表明增加将永远使下降。...当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个检测就是不确定的。当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个检测就是不正确的。...如果不是一个真正二次但能在局部近似为正定二次，牛顿法则需要更多次迭代。迭代地更新近似函数和跳到近似函数的最小点可以比梯度下降更快地到达临界点。

1.6K2 0

线性规划

（一般来说图片具体的转化方法包括: 目标函数是求最大值的问题，可以通过将目标函数的系数乘以“-1”来找最小值，即图片对应同一个解。...，可以通过引入两个有约束的变量来表示，如可令 ,其中解的概念和基本定理考虑标准形线性规划的约束条件: AX=b, X\ge 0 这里矩阵A为矩阵，从矩阵A 中抽取m列组成新矩阵...若线性规划可行解K非空,则K是凸集. 迭代算法图解法。。。...单纯形法单纯形法的基本思路是从某个基可行解（一个顶点）开始，转换到另一个基可行解（顶点），直到目标函数达到最优，对应的基可行解即为最优解。...只进行了一次变换的单纯形表的展示图片大M法下解的类型分析: 唯一最优解的判断：最优表中所有非基变量的检验数非零, 则线规划具有唯一最优解多重最优解的判断: 最优表中存在非基变量的检验数为零,

1.5K3 0

想要算一算Wasserstein距离？这里有一份PyTorch实战

对于均匀分布，我们规定每个点都具有 1/4 的概率质量。如果我们将本例支撑集中的点从左到右排列，我们可以将上述的耦合矩阵写作： ?...熵正则化和 Sinkhorn 迭代首先，我们将一个矩阵的熵定义如下： ? 正如信息论中概率分布的熵一样，一个熵较低的矩阵将会更稀疏，它的大部分非零值集中在几个点周围。...相反，一个具有高熵的矩阵将会更平滑，其最大熵是在均匀分布的情况下获得的。我们可以将正则化系数 ε 引入最优传输问题，从而得到更平滑的耦合矩阵： ?...该图很好地向我们展示了算法是如何有效地发现最优耦合，它与我们前面确定的耦合矩阵是相同的。到目前为止，我们使用了 0.1 的正则化系数。如果将该值增加到 1 会怎样？...下面我们将通过另一个容易被验证的例子说明这一点。

3K4 1

初始化神经网络权重的方法总结

在本文中，评估了权值初始化的许多方法和当前的最佳实践零初始化将权值初始化为零是不行的。那我为什么在这里提到它呢?要理解权值初始化的需要，我们需要理解为什么将权值初始化为零是无效的。...即使我们对两者都添加一个非零的随机偏差项，权值也会更新为非零，但它们仍将保持相同，因此隐藏单元的两个神经元都在计算相同的东西。换句话说，它们是对称的。这是非常不可取的，因为这是浪费计算。...这意味着如果我们的权值矩阵被初始化为过大或过小的值，所有有用的信息都会在sigmoid函数中丢失。如果我们使用ReLu非线性，这就不那么重要了，但是在将权重初始化为大值或小值时还有其他问题。...在上面我们可以看到2个散点图，左边是ReLu之前的数据，右边是ReLu之后的数据。从图像中可以清楚地看到，在ReLu之后，方差几乎是一半，平均值略高。...LSUV Init是一种数据驱动的方法，它具有最小的计算量和非常低的计算开销。初始化是一个2部分的过程，首先初始化标准正交矩阵的权值(与高斯噪声相反，它只是近似正交)。

1K3 0

手工艺品电商平台Etsy的个性化推荐

关于用户和物品的模型也可被用于其他方面，例如用于发现具有相同兴趣爱好的用户，从某一“品味”角度上看具有相似性的物品，以及可以一起购买的互补性物品等。...因为在矩阵中的零不一定表示对物品不感兴趣，我们不希望强制让模型适合它们，因为用户实际上可能是对其中的一些物品是有兴趣。因此，我们找到分解，最小化加权误差函数，其中，数据矩阵的非零项比零项的权重更高。...一个有吸引力的替代方案是随机SVD。这个是一种较新的方法，类似于在一个超大矩阵上进行有名的SVD，采用了一个非迭代的MapReduece实现。...然而，我们注意到，使用这种方法时，我们不能采用在ALS中使用的优化方法：为错误值赋于同样的“权重”的方法。但是对于某些数据集，如果其零的个数没有压倒性的超过非零，则此方法是可行的。...一个点落在平面的一侧，然后由点及法线矢量内积的符号决定（如果平面是随机的，毫无疑问我们将得到非零内积，但原则上我们可以将这些点任意的分配到一侧或者另一侧）。

5803 0

形象易懂讲解算法II——压缩感知

这些干扰值看上去非常像随机噪声，但实际上是由于三个原始信号的非零值发生能量泄露导致的（不同颜色的干扰值表示它们分别是由于对应颜色的原始信号的非零值泄露导致的） P.S：为什么随机亚采样会有这样的效果？...(2) 然后，假设信号只存在这两个非零值（图b），则可以计算出由这两个非零值引起的干扰（图c）。...(3) 用a减去c，即可得到仅由蓝色非零值和由它导致的干扰值(图d），再设置阈值即可检测出它，得到最终复原频域（图e） (4) 如果原信号频域中有更多的非零值，则可通过迭代将其一一解出。...在刚才的讲述中大家可以感受到，这个例子之所以能够实现最终信号的恢复，是因为它满足了两个前提条件： 1. 这个信号在频域只有3个非零值，所以可以较轻松地恢复出它们。 2....关于稀疏性可以这样简单直观地理解：若信号在某个域中只有少量非零值，那么它在该域稀疏，该域也被称为信号的稀疏域。因此，第一个前提条件要求信号必须在某一个变换域具有稀疏性。

1.3K3 0

美国电商平台的个性化推荐算法实践及优化思路

1.4K8 0

深度学习-数学基础

即：可以将某一个具体的输入对象的各个组成元素抽象为多个特征，然后这多个特征就能够很好的描述该物体的特点或性质联结主义潮流的另一个重要成就是反向传播在训练具有内部表示的深度神经网络中的成功使用以及反向传播算法的普及...在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。...长方形的矩阵也有可能是对角矩阵。非方阵的对角矩阵没有逆矩阵，但我们仍然可以高效地计算它们的乘法。...\(A\) 的非零奇异值是 \(A^{⊤}A\) 特征值的平方根，同时也是\(AA^⊤\) 特征值的平方根迹运算返回的是矩阵对角元素的和 \[ Tr(A) = \sum_i A_{i,i} \]...同样地，分母中至少有一个值为 1 的项，这就排除了因分母下溢而导致被零除的可能性条件数表征函数相对于输入的微小变化而变化的快慢程度。

7181 0

梯度下降及其优化

最速梯度下降在梯度的每一个元素为零时收敛(或在实践中，很接近零时)。在某些情况下，我么也许能够避免运行该迭代算法，并通过解方程直接跳到临界点。...假设我们有一个二次函数(虽然很多实践中的函数都可以认为，二阶导数至少在局部可以很好地用二次近似）,如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。...如果二阶导数是正的，函数曲线是向上凹陷(向下凸出)，因此代价函数将下降得比少。当我们的函数具有多维输入时，二阶导数也有很多。我们可以将这些导数合并成一个矩阵，称为Hessian矩阵。...最后，多维二阶导数测试可能像单变量版本那样是不确定的。当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个函数就是不确定的。这是因为单变量的二阶导数测试在零特征值对应的横截面上是不确定的。...如果f不是一个真正二次但能在局部近似为正定二次，牛顿法则需多次迭代。迭代地更新近似函数和跳到近似函数的最小点可以比梯度下降更快地到达临界点。

1.5K3 0

01 TensorFlow入门（2）

TensorFlow还允许我们从具有函数diag（）的一维数组或列表创建一个对角矩阵，如下所示： identity_matrix = tf.diag([1.0, 1.0, 1.0]) A = tf.truncated_normal...在数学中，这被称为矩阵的特征分解。 How it works...： TensorFlow提供了所有的工具，让我们开始进行数值计算，并将这些计算添加到我们的图表中。...对于简单的矩阵运算，这种符号似乎很重。请记住，我们将这些操作添加到图表中，并告诉TensorFlow通过这些操作运行的张量。...这将需要我们在大多数计算图算法中使用它之前将数据归零。 4.另一个平滑的激活功能是超切线。超切线函数非常类似于sigmoid，除了不是在0和1之间的范围内，它的范围在-1和1之间。...除了ReLU6，其最大值为6：这些函数在零的左边，并且线性增加到零的右边。在图4中，我们有激活函数sigmoid，双曲正切（tanh）和softsign。

9316 0

全新剪枝框架 | YOLOv5模型缩减4倍，推理速度提升2倍

如果每个Conv层具有 K_n 个kernel和 W_n 个非零权重，则在推断过程中，模型的计算成本是 (W_n×K_n×L_n) 的函数。...新兴计算平台提供了软件压缩技术，该技术可以响应于零值（删减）参数的存在来压缩输入矩阵和权重矩阵，从而在模型执行期间完全skipping它们。...skipping操作也可以可选地由具有专门设计的硬件的硬件执行。...先前工作中的修剪方法可分为3大类：非结构化剪枝结构化剪枝半结构化剪枝或基于模式的剪枝 2.1、非结构化剪枝在非结构化修剪中，多余的权重（图1（a））被随机地修剪，同时将损失保持在最小，这有助于保持模型的准确性...k 的值可以从1到8，这可以生成8种不同类型的图案组。为了增加模型的稀疏度，模式中非零权重的数量应该更低。先前关于kernel模式修剪的工作使用了由kernel中的4个非零权重组成的4项模式。

1.5K1 0

IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

所以必须加以约束，拥有最少的非零元素的解是最佳解，也就是要满足下述方程： ? 其中（P0）指的是零范数，也就是非零元素的个数。...只要能够根据固定和预先定义的非零项To进行求解的算法即可采纳。当第一阶段稀疏表示完成后，第二阶段即要完成字典矩阵的更新。在字典的更新中，每次迭代过程中只更新矩阵的一列。...在K-means方法中，在ck的更新过程中X的非零项是固定的，因为K-means方法（gain-shape VQ）列更新是相互独立的。 D的列更新可以用奇异值分解方法。...则式（19）中的问题可以分解成N个不同的问题： ? 该问题可以采用追踪算法轻松求解。当T0足够小，求出的解将非常接近理想值，但却很难计算。接着讨论第二个阶段，根据第一阶段求出的非零系数来更新字典。...D 从K-SVD回到K-means 当T0=1时，回到了gain-shape VQ的情况，K-SVD变成了代码本训练的问题。当T0=1时，矩阵X每列只有一个非零项，则式（23）中 ?

2.5K9 1

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