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沙龙
1
回答
具有
固定
项
矩阵
的
PyTorch
矩阵
分解
python
、
pytorch
、
matrix-factorization
我通过使用
PyTorch
矩阵
分解
将
矩阵
分解
为两个
矩阵
P和Q来估计用户项目
矩阵
中
的
评级。我得到了我
的
损失函数L(X-PQ)。 假设X行对应于用户,x是新用户行,因此新X是X与x连接。我想训练新用户所在
的
行
的
x_p,但保留Q不变。所以我
的
问题是,在
PyTorch
中有没有一种方法可以用
固定
的
Q训练P
的
MatrixFa
浏览 16
提问于2021-01-24
得票数 0
2
回答
PyTorch
GPU中
的
并行Cholesky
分解
python
、
pytorch
、
gpu
、
linear-algebra
、
lapack
为了得到一个包含D-dimensional正定
矩阵
C (在我
的
例子中是多元高斯微分熵)
的
行列式
的
可微
项
,我可以使用:potrf(C)执行Cholesky
分解
,其对角线元素
的
日志值之和为日志行列式除以2。我想在一小批
矩阵
上调用potrf,这样在形状(N, D, D)
的
张
浏览 2
提问于2018-07-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
C++/特征:获取为MatrixBase编写
的
模板
的
矩阵
参数类型
c++
、
templates
、
types
、
eigen
我想要创建一个模板,它接受一个特征
矩阵
作为输入,并在它
的
身体中包含一个Cholesky
分解
(在特征中是LLT,参见)。return 0;问题是,我需要
矩阵
m
的
类型来声明LLT。用m_type代替MatrixBase<Derived>不起作用。我可以使用本征
的
一个动态
矩阵
类(例如MatrixXd)来处理LLT,但在以后
的
计算中,我更倾向于使用
具有
固定
维数
的
分解
<em
浏览 1
提问于2018-04-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当使用Apache Mahout时,Hadoop是否必须安装?
mahout
Apache mahout在没有Hadoop
的
情况下工作吗?如果不是这样的话,那么mahout
的
哪些部分依赖于Hadoop。我正在尝试Mahout集群实现。 谢谢。沙希德。
浏览 4
提问于2014-06-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
PyTorch
中通过Cholesky
分解
计算行列式
python
、
numpy
、
pytorch
、
determinants
、
matrix-decomposition
我一直试图在
PyTorch
中通过Cholesky
分解
来计算2x2
矩阵
的
行列式,但它不会给出与Numpy相同
的
数字,我也不确定为什么。根据我
的
理解,你可以通过将正定
矩阵
分解
成一个下三角
矩阵
和它
的
转置
矩阵
来计算正定
矩阵
的
行列式,即M= LL^T。根据行列式定律,M
的
行列式等于L
的
行列式乘以L^T
的
行列式,在下三角<
浏览 69
提问于2020-07-14
得票数 1
2
回答
矩阵
因式
分解
推荐引擎是否使用与用户/
项
相关
的
特性?
machine-learning
、
python
、
recommender-system
、
matrix-factorisation
我所能找到
的
关于
矩阵
因式
分解
推荐系统
的
所有教程都从导入用户、
项
和用户
项
评等开始,但之后只使用评等
矩阵
来训练推荐者(而不是用户或项目本身
的
特征,比如“年龄”)。示例网址:https://beckernick.github.io/matrix-factorization-recommender/ 用户(userID、性别
浏览 0
提问于2018-11-01
得票数 0
1
回答
PyTorch
矩阵
分解
嵌入误差
python
、
pytorch
、
embedding
、
matrix-factorization
我正在尝试使用单个隐藏层NN来执行
矩阵
分解
。一般来说,我试图解决一个张量,V,维度为9724x300,其中库存中有9724个项目,300是潜在特征
的
任意数量。我拥有的数据是一个9724x9724
矩阵
,X,其中
的
列和行表示相互点赞
的
数量。(例如,X0,1表示同时喜欢项目0和项目1
的
用户总数。对角线条目并不重要。我
的
目标是使用MSE损失,这样Vi,:on Vj,:转置
的
点积就非常非常接近Xi,j。 下面是我从下面的链接改编
的</e
浏览 17
提问于2019-10-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何用CUR
分解
代替SVD
分解
?
matrix
、
linear-algebra
、
svd
我已经理解了和
的
工作原理,但无法理解, 在SVD
分解
中,C
矩阵
和R
矩阵
是否与U
矩阵
和V
矩阵
具有
相同
的
性质?如果我们想把原始
矩阵
的
维数从n降到k,那么我们可以使用CUR
的
哪个
矩阵
来投影原始
矩阵
,从而得到k维数据点。
浏览 1
提问于2018-03-29
得票数 0
1
回答
矩阵
分解
对协同过滤有什么帮助?
recommender-system
、
matrix-factorisation
我们从不同电影
的
用户评分
矩阵
开始,其中包含一些未知元素,即用户尚未看到
的
电影
的
评级。我们需要填补这一空白。所以你怎么知道哪种因式
分解
方法像非负
的
,奇异
的
,特征
的<
浏览 0
提问于2018-01-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有没有办法将
固定
的
pytorch
张量作为参数保存在
pytorch
nn模块中?
python
、
pytorch
所以我有一个
固定
的
张量,也就是我预先计算
的
质心。实质上,质心
矩阵
是N类乘以D维。我希望在训练结束时将其保存在
Pytorch
模块中,以便当我保存此模型并加载它时,此参数将在加载保存
的
检查点后供我使用。另外,不应该有梯度通过这个
矩阵
。
浏览 32
提问于2021-04-11
得票数 1
1
回答
推荐系统中
的
“
矩阵
技巧”是什么?
recommender-system
我刚找到了关于推荐系统
的
马特·戈姆利(CMU)幻灯片。在“无约束
矩阵
分解
”标题下,他提到:SGD交替最小二乘“用户/项目偏差术语(
矩阵
技巧)”是什么意思?
浏览 0
提问于2019-07-22
得票数 3
4
回答
什么是奇异值
分解
(SVD)
math
、
matrix
、
linear-algebra
、
svd
它实际上是如何降低noise..can
的
?你推荐了一些很好
的
教程?
浏览 0
提问于2009-02-10
得票数 34
1
回答
带本征库
的
块稀疏
矩阵
c++
、
sparse-matrix
、
eigen
我想加快我正在开发
的
一个库
的
速度。大多数
矩阵
的
大小都很小(比如高达10x40)。大多数都是块稀疏
的
,
具有
运行时已知
的
稀疏模式。我想利用稀疏性来加速线性代数运算。除了基本
的
线性代数运算之外,我还使用了SVD
分解
。块稀疏
矩阵
有助于检测零
矩阵
和块对角
矩阵
的
列/行,从而减少
分解
时间。 为什么稀疏
矩阵
只实现系数级而不实现块级,有
浏览 12
提问于2016-09-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有效地更新特征中
的
大型稀疏
矩阵
的
某些块?
c++
、
sparse-matrix
、
eigen
、
eigen3
假设我有一个
具有
以下模式
的
大型稀疏
矩阵
: 在程序
的</em
浏览 8
提问于2022-06-13
得票数 5
回答已采纳
1
回答
缺少条款
的
SVD
algorithm
、
matrix
、
machine-learning
给出一个真正
的
矩阵
A,以便: 要做到这一点,我在考虑SVD
分解
时缺少
的
术语: 我
分解
A,然后通过
浏览 2
提问于2016-06-04
得票数 3
1
回答
pytorch
中
的
keras.layers.Masking相当于什么?
keras
、
deep-learning
、
pytorch
我有时间序列,我需要通过将零填充到
矩阵
中并在keras中使用keras.layers.Masking来保持序列长度
固定
到一个数字,我可以忽略这些填充
的
零进行进一步
的
计算,我想知道如何在
Pytorch
中做到这一点要么我需要在pytroch和
pytorch
中做填充,而
pytorch
不能处理可变长度
的
序列,这相当于
pytorch
中keras
的
掩蔽层,或者如果
pytorch
处理不同长度
的
序
浏览 73
提问于2019-12-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
解带对角
矩阵
的
最佳算法是什么?
language-agnostic
、
matrix
、
sparse-matrix
我在试着找出解决五对角
矩阵
的
最好方法。还有比高斯消去法更快
的
东西吗?
浏览 0
提问于2010-04-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么投影
矩阵
可以正确地调整坐标?
android
、
graphics
、
opengl-es
我从上看到,"...The投影
矩阵
重新计算图形
的
坐标,以便它们能够正确地映射到安卓设备屏幕。“有人能用简单
的
语言解释它而不涉及太多
的
计算机图形背景吗?
浏览 2
提问于2020-12-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Unscented卡尔曼滤波中
的
负协方差
矩阵
python
、
kalman-filter
、
nonlinear-functions
我想要实现Unscented Kalman filter(UKF)方法来解决非线性问题;我设置了所有的初始值,如初始均值向量和初始协方差
矩阵
。问题
的
维数是8。下面是实现代码;我不知道为什么代码末尾
的
新协方差
矩阵
包含一些负参数。这些负参数为该方法
的
下一次迭代带来了问题。
浏览 67
提问于2021-05-03
得票数 1
2
回答
pytorch
是否像numpy.corrcoef ()一样
具有
计算相关系数
矩阵
的
功能
python
、
numpy
、
pytorch
pytorch
是否像numpy.corrcoef ()一样
具有
计算相关系数
矩阵
的
功能?
浏览 293
提问于2020-12-03
得票数 1
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