双向阵列的张量分解
是一种用于数据降维和特征提取的数学方法。它可以将高维的数据表示为两个低维的张量的乘积形式，从而实现数据的压缩和重构。
双向阵列的张量分解可以应用于多个领域，包括图像处理、自然语言处理、推荐系统等。在图像处理中，它可以用于图像压缩和图像特征提取。在自然语言处理中，它可以用于文本分类和情感分析。在推荐系统中，它可以用于用户行为分析和推荐算法优化。
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我可以在R中使用rTensor::cp来分解一个3向数组。但是，分解双向数组L[[i]] : subscript out of bounds时会出现错误。如何分解一个双向数组？谢谢。0.9
> [,1]> [2,] -0.5
> [,1]> [2,] -0.3 双向数组出错
浏览 21提问于2020-08-24得票数 0
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如何在蟒蛇中使用科学张量？
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非负张量分解实例
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我是张量和张量库的新手，我在上遇到了张量分解的最好例子之一，但是我需要一个张量分解的张量函数non_negative_tucker()的例子，通过扩展上面链接上的例子(对于Olivetti数据集)。
浏览 2提问于2019-04-17得票数 1
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============================Trainable params: 85,806我的数据集是包含可变宽度和高度的图像的根据Keras 和github的，我只需将输入形状设置为(None, None, Num_Channels)即可。为了准备我的数据集，我将注释和图像加载为numpy数组，如下所示：
浏览 2提问于2018-03-22得票数 1
可能重复：
我有4GB内存。因此，原则上，张量应该可以得到2.4GB(假设张量的每个元素占用8个字节)。有办法这样做吗？
浏览 4提问于2012-10-09得票数 0
在使用数组时，我通常只使用一维或二维数组--很少使用三维或更多的数组。我只是有点好奇，三维或更多维数组的一些有趣/实用的用途是什么？您是否使用过四维或更多维的数组？我大学里的一位教授在一个程序中使用了一个六维数组，他在class...ever中演示了比这更多的东西？
浏览 2提问于2011-02-09得票数 5
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我有一个(n_samples, n_steps, n_features)形状的张量。我想把它分解成(n_samples, n_components)形状的张量。我需要一种具有.fit(...)的分解方法，这样我就可以将同样的分解应用到一批新的样本中。我一直在研究和，但也没有关键的.fit(...)和.transform(...)功能。我可以使用主成分分析对一个有代表性的样本进行训练
浏览 3提问于2015-10-29得票数 2
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在我使用的实现中，lstm的初始化方式如下：我不太明白的是，这可能是因为缺乏一般的Python经验：l_lstm= Bidirectional(LSTM(...))因为它不是LSTM()的参数，但似乎也不是Bidirectional()的参数。以下是双向文档：
def __init__(self, layer, m
浏览 2提问于2018-10-28得票数 0
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在Matlab中实现了张量分解算法。但是，实际上，我需要在Web应用程序中使用它。
所以我在Django框架上实现了网站，现在我需要将它与我的张量分解算法合并。对于那些不熟悉张量分解的人，你可以认为在大小的矩阵上有一堆乘法，加法和除法，例如10000x8000。在张量分解的情况下，我们没有矩阵，而是三维(我的目的)数组。顺便说一下，我使用MySQL作为我的数据库。
浏览 0提问于2012-04-25得票数 1
我有一个秩N和键维数d的张量，形状为T=(d,...,d)。我想用矩阵M=(D,d)相乘，其中d和d不一样，由此产生的张量应该是形状(d,...,d,D,d,...,d)。,d,D,d,d)张量：张量可以是相当大的级别，我需要做几次。因此，我想避免像上面那样写出每一个特定的案例，因为这样做是不切实际的。
有人能建议一种更好的<
浏览 3提问于2021-03-15得票数 2
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我尝试向keras模型张量提供numpy数组的值。但是张量是4D的，阵列是3D的。如何将这个3Dnumpy数组(128,128，3)转换为4D (?，128,128，3)张量？
浏览 13提问于2020-07-26得票数 0
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我看到了做和在TensorFlow中使用QR方法求解线性系统的方法，但是，我无法找到在TensorFlow中实现QR分解的方法。
如何在TensorFlow中执行QR分解？
浏览 9提问于2016-09-28得票数 1
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我试图将我们的张量展平成一个2 x 2的矩阵，以使重建更容易。然后我们运行张量分解，现在我们可以在最后一个分解的维度上进行聚类，以根据用户的搜索对用户进行分组，并建立一些搜
浏览 2提问于2012-05-20得票数 2
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我是Python和数据科学的新手，正在复制我找到的一篇关于车辆维护的研究论文。我想创建一个3向数据张量，包含垂直轴上的车辆编号、水平轴上的组件编号和表示时间(绝对或车辆年龄)的深度。每个元素将表示在给定车辆编号、组件编号和时间对组件执行的作业计数。
如
浏览 18提问于2018-01-19得票数 2
我正在尝试理解tensorly包中的tl.kruskal_to_tensor ()方法。在webpage中，我知道它接受一列矩阵作为输入，并生成其cp分解是矩阵的张量？它接受一个矩阵列表作为输入。np.random.normal(0,1,[dim3,rank]))
T_approx_old = tl.kruskal_to_tensor((np.ones(rank),[A,B,C])) 我不理解方法中的np.ones是干什么的呢？
浏览 65提问于2020-03-27得票数 1
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张量分解后的张量重构
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我正在尝试使用python库来分解一个3D矩阵。我设法将我的张量(尺寸为100x50x5)分解成三个矩阵。我的问题是，如何利用张量分解产生的分解矩阵，重新构造初始矩阵？我想看看分解是否有任何意义。我的代码如下：from scipy.io.matlab import loadmatimportT
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我是tensorflow的初学者。我刚刚尝试为mnist数据安装一个简单的LeNet-5。])
我可以理解，当我将input_shape设置为(28,28)或train_images.shape1:时，我获得了成功，但我无法理解input_shape = (28,28,1)也是工作的(数据的形状和输入大小的设置似乎不一致(即60万、28、28和28、28、1)
浏览 3提问于2022-02-09得票数 2
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我有个问题，关于用Fastai把一维张量转换成一维阵列的问题。例如，我有一个张量：
tensor([2.2097e-05, 2.6679e-04, 4.6098e-05, 5.5458e-01, 4.4509e-01])
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浏览 6提问于2021-10-07得票数 0
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