在R中以一种简单的方式重新排列我的2x2矩阵时遇到了麻烦 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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计算机视觉中的细节问题(六)

(6)、Batch size的选取方式当有足够算力时，选取batch size为32或更小一些。算力不够时，在效率和泛化性之间做trade-off，尽量选择更小的batch size。...我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。这就像是卷积运算的反运算，它是转置卷积的核心思想。例如，我们上采样一个2x2矩阵到一个4x4矩阵。...总之，卷积矩阵就是对卷积核权值重新排列的矩阵，卷积运算可以通过使用卷积矩阵表示。那又怎样呢？重点是使用卷积矩阵，你可以从16 (4x4)到4 (2x2)因为卷积矩阵是4x16。...转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。将输出reshape成4x4。我们刚刚将一个较小的矩阵(2x2)上采样到一个较大的矩阵(4x4)。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。

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使用神经网络解决拼图游戏

在尝试了20多种神经网络架构和大量的尝试和错误之后，我得到了一个最优的设计。如下所示。首先，从图像中提取每一块拼图(共4块)。然后把每一个片段都传递给CNN。...代码实现我在这个项目中使用Keras框架。以下是Keras中实现的完整网络。这看起来相当简单。...重塑最终的输出为4x4矩阵，并应用softmax(第29,30行)。 CNN的架构这个任务与普通的分类任务完全不同。在常规的分类中，任务网络更关注图像的中心区域。...填充我在图像通过CNN之前使用了一些额外的填充(line: 3)，并且在每次卷积操作之前填充feature map (padding = same)，以保护尽可能多的边缘信息。...Target Vector: [[3],[0],[1],[2]] 我把网络训练了5个轮次。我开始时的学习率是0.001批次大小是64。在每一个轮次之后，我都在降低学习速度，增加批处理规模。

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实战 | 客户细分：如何找到最有价值的TA？

以下是我所理解的客户分类方法框架业务角度不同行业之间没有固定的标准和规则，并且都要和业务高度相关，同一种方法在不同的业务情景要进行相应的调整，RFM模型和2X2矩阵是最好用也最容易复制的方法。...上一回书说到2X2矩阵，简便易行且适用范围非常广，但同时2X2矩阵的分类也有缺点，分类的维度只有2个，当业务指标大于2个时无能为力，总体而言2X2矩阵不失为一种快速有效的分类方法。...还记得2X2矩阵的第一个栗子么？在矩阵基础上再增加一个维度R（Recently，意为最近一次消费时间），这就是我们今天要讲的RFM模型，上图给你看。...砖家认为M值比R值重要的多，在4行2列填7，那么2行4列填1/7 以此类推砖家填完之后，我们就拿到了一份数据表格，命名为矩阵A 你以为这就完了？....=0.00062/0.52=0.001186<0.1，注意只有当随机一致性比率小于0.1时，才说明砖家填的表是没有逻辑错误...，那么我们就可以确定，R\F\M指标的权重是我知道你们都要晕了，说实话我也晕的不行

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Python图像灰度变换及图像数组操作

数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。...在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#...+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色...结语：本篇博客介绍了python使用图像数组去进行图像操作的过程，包括几个简单的实例，通过数组我们可以对图像进行任意数学操作，是图像变形、图像分类、图像聚类等的基础，希望我的博客对大家有所帮助～

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DeepMind科学家、AlphaTensor一作解读背后的故事与实现细节

例如，关于证明一个特定的定理，但这对定理的多样化描述很重要，我们本质上尝试以等效的方式表达定理，并生成训练数据。这就是我认为一件非常重要的事情。...矩阵乘法的标准算法与Strassen的算法相比，后者在计算两个2x2矩阵相乘时少用了一个标量乘法（共用7次而不是8次）。...两个2X2矩阵乘法中Strassen算法与标准算法相比只减少了1次乘法，但是依然非常重要，因为超过2X2矩阵大小可以递归地应用该算法。...参考文献[6]中较早地解释了如何用张量空间描述双线性操作，需要确定两个对应关系：（1）将矩阵乘法对应为表征张量（2）将表征张量的一种低秩分解 (将表征张量拆分为R个秩1的张量的和) 对应为一种包含R次数值乘法的矩阵乘法算法...如上图，以两个2x2矩阵为例，对应的矩阵乘法张量大小为4x4x4。张量中的元素要么是 0 要么是 1，并用1指示具体的乘法。a、b维度表示读，c维度表示写。

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【科普】什么是TPU?

在本文中，我将尝试讲解 TPU 的系统架构，同时保持足够简单，以使硬件经验最少的软件开发人员也能看懂。高性能推理训练和运行神经网络需要大量的计算能力。...重复这个N 次，你就得到了图片脉动阵列Enter the Systolic Array 提升矩阵计算性能的方法是通过一种称为脉动阵列的架构。这是有趣的一点，这也是 TPU 具有高性能的原因。...脉动阵列是一种硬件算法，它描述了计算矩阵乘法的芯片上的单元模式。“Systolic”描述了数据如何在芯片中以波浪的形式移动，就像人类心脏的跳动。 TPU 中实现脉动阵列版本设计有一些变化。...考虑一个矩阵乘法运算： 2x2 矩阵相乘对于 2x2 输入，输出中的每一项都是两个乘积的总和。没有元素被重复使用，但个别元素被重复使用。我们将通过构建一个 2x2 网格来实现这一点。...在计算之前，权重从 DDR3 读取到权重 FIFO中，这意味着我们可以在计算当前批次时预取下一组权重。统一缓冲区保存我们的激活。在操作期间，主机需要快速访问此缓冲区，以读取结果并写入新输入。

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芯片数据分析，so easy?

我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R...语言流程（阅读原文购买）遇到了问题问我请教，为了解决这个问题，我花了一个晚上时间学习这方面的分析。...数据的获取数据获取有两种方式，R包GEOquery解析和手动下载。...通过手工解析加R语言简单操作得到了R语言中的数据框(data.frame)，而GEOquery能够帮助我们完成下载和解析这两个步骤。...其中title部分告诉了我们分组信息，2小时和18小时，每个时间段又有vehicle control, PE1.3 embolized, PE2.0 embolized，也就是2x2的双因素试验设计,

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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？

为了更好的和前馈神经网络做比较，我将这些以矩阵排列的节点展成了向量。下图展示了被红色方框所圈中编号为0,1,4,5的节点是如何通过w1,w2,w3,w4连接到下一层的节点0上的。 ?...在输入depth为1时：被filter size为2x2所圈中的4个输入节点连接到1个输出节点上。...在输入depth为3时：被filter size为2x2，但是贯串3个channels后，所圈中的12个输入节点连接到1个输出节点上。...这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。只是有这样的组合趋势，实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。 ?...在语音识别中，这表示既可以正向抓取某种特征，又可以反向抓取另一种特征。当两种特征同时存在时才会被识别成某个特定声音。在下图的ResNet中，前一层的输入会跳过部分卷积层，将底层信息传递到高层。 ?

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推荐 | 深度学习反卷积最易懂理解

但是在语义分割任务中，网络模型涉及到上采样操作，最常见的就是通过填充0或者最近邻插值的方式来完成上采样。...在ICCV 2015年的一篇论文中提出了可学习的反卷积网络，不再通过简单粗暴的填充0或者最近邻插值方法来完成上采样，让整个过程变成可学习，在图像语义分割网络中实现了对上采样过程的训练。...直接对上述完成卷积操作（不考虑边缘填充）输出卷积结果是2x2的矩阵 ?...其中2x2卷积的输出结果来自D中第二行第二列像素位置对应输出，相关的卷积核与数据点乘的计算为： 0x3+1x3+2x2+2x0+2x0+0x1+0x3+1x1+2x2=12，可以看出卷积操作是卷积核在矩阵上对应位置点乘线性组合得到的输出...就得到16维度向量，重排以后就得到了4x4的数据块。这个就是深度学习中的卷积与反卷积最通俗易懂的解释。终极解释-一维转置卷积 · 什么！还不明白，那我最后只能放一个大招了！

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以不同的思考侧重介绍卷积神经网络

为了更好的和前馈神经网络做比较，我将这些以矩阵排列的节点展成了向量。下图展示了被红色方框所圈中编号为0,1,4,5的节点是如何通过 ? 连接到下一层的节点0上的。 ?...在输入depth为1时：被filter size为2x2所圈中的4个输入节点连接到1个输出节点上。...在输入depth为3时：被filter size为2x2，但是贯串3个channels后，所圈中的12个输入节点连接到1个输出节点上。...这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。只是有这样的组合趋势，实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。 ?...在语音识别中，这表示既可以正向抓取某种特征，又可以反向抓取另一种特征。当两种特征同时存在时才会被识别成某个特定声音。在下图的ResNet中，前一层的输入会跳过部分卷积层，将底层信息传递到高层。 ?

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干货 | YJango的卷积神经网络介绍

PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。。...为了更好的和前馈神经网络做比较，我将这些以矩阵排列的节点展成了向量。下图展示了被红色方框所圈中编号为0,1,4,5的节点是如何通过连接到下一层的节点0上的。 ?...在输入depth为1时：被filter size为2x2所圈中的4个输入节点连接到1个输出节点上。...在输入depth为3时：被filter size为2x2，但是贯串3个channels后，所圈中的12个输入节点连接到1个输出节点上。...这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。只是有这样的组合趋势，实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。 ?

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Android自定义系列——11.Matrix入门

举一个简单的例子: 我的的手机屏幕作为物理设备，其物理坐标系是从左上角开始的，但我们在开发的时候通常不会使用这一坐标系，而是使用内容区的坐标系。...实际上最后一行参数在3D变换中有着至关重要的作用，这一点会在后面中Camera一文中详细介绍。...1.缩放(Scale) 用矩阵表示: 你可能注意到了，我们坐标多了一个1，这是使用了齐次坐标系的缘故，在数学中我们的点和向量都是这样表示的(x, y)，两者看起来一样，计算机无法区分，为此让计算机也可以区分它们...用矩阵表示: 图例: Matrix复合原理其实Matrix的多种复合操作都是使用矩阵乘法实现的，从原理上理解很简单，但是，使用矩阵乘法也有其弱点，后面的操作可能会影响到前面到操作，所以在构造...*-T 可以看到最终化简结果是相同的。在构造 Matrix 时，个人建议尽量使用一种乘法，前乘或者后乘，这样操作顺序容易确定，出现问题也比较容易排查。

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R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

1 软件包的下载和安装在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...str(x_train) str(y_train) 2.3 绘制图像现在让我们使用R将一个选定的28x28矩阵绘制成图像。显示图像的方式是从矩阵表示法中旋转了90度。...因此，还需要额外的步骤来重新排列矩阵，以便能够使用image()函数来显示它的实际方向。 index_image = 28 ## 改变这个索引以看不同的图像。...这与之前学习的问题完全相同，但CNN是一种比一般的深度神经网络更好的图像识别深度学习方法。CNN利用了二维图像中相邻像素之间的关系来获得更好的表现。...每个epochs的历史记录都可以被保存下来以追踪进度。请注意，由于我们没有使用GPU，它需要几分钟的时间来完成。在等待结果时，请耐心等待。如果在GPU上运行，训练时间可以大大减少。

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干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构

卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是ReLU(x)=max(0,x)。...矩阵形式为： ? 如果是二维的卷积，则表示式为： ? 在CNN中，虽然我们也是说卷积，但是我们的卷积公式和严格意义数学中的定义稍有不同,比如对于二维的卷积，定义为： ?...接着我们将输入的局部向右平移一个像素，现在是(b,c,f,g)四个元素构成的矩阵和卷积核来卷积，这样我们得到了输出矩阵S的S01的元素，同样的方法，我们可以得到输出矩阵S的S02，S10，S11，S12...比如在前面一组卷积层+池化层的输出是3个矩阵，这3个矩阵作为输入呢，那么我们怎么去卷积呢？又比如输入的是对应RGB的彩色图像，即是三个分布对应R，G和B的矩阵呢？...最终，我们的输入4x4的矩阵在池化后变成了2x2的矩阵。进行了压缩。 ?

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干货 | YJango的卷积神经网络——介绍

为了更好的和前馈神经网络做比较，我将这些以矩阵排列的节点展成了向量。下图展示了被红色方框所圈中编号为0,1,4,5的节点是如何通过w1,w2,w3,w4连接到下一层的节点0上的。...其中被透明黑框圈中的12个节点会被连接到黄黑色的节点上。在输入depth为1时：被filter size为2x2所圈中的4个输入节点连接到1个输出节点上。...在输入depth为3时：被filter size为2x2，但是贯串3个channels后，所圈中的12个输入节点连接到1个输出节点上。...这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。只是有这样的组合趋势，实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。...在语音识别(http://lib.csdn.net/base/vras)中，这表示既可以正向抓取某种特征，又可以反向抓取另一种特征。当两种特征同时存在时才会被识别成某个特定声音。

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分享大厂的一些笔试题目

除了力扣, 在学习算法的过程中, 胡凡的>也是我经常翻阅的一本书, 网上有电子版, 里面很多问题都分析得很清晰....禾赛科技做对了2道题都把我挂了(又是上海的公司). 第3题是一道复杂的排序问题. 好吧, 别人不是小公司, 群里有个搞硬件的拿到了40w多的总包. 诺瓦科技比较简单的C语言....接下来n行, 每行一个正整数和一个字符, 以空格分隔, 正整数代表机器人的坐标, 字符为大写字母L和R其中的一个, 分别表示机器人向左运动和向右运动....从一串格式字符串中解析出日期. 比较麻烦的是格式字符串可能会不符合格式, 至于会怎样不符合格式, 你要自己去猜一下....当你想要移动的位置超过数组边界时，就采取循环移动的方式，比如假设nums长度为10，你想要移动到位置12，那么你实际移动到位置2，如果你想要移动到-1，那么你实际移动到9。

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卷积神经网络(CNN)模型结构

卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是$ReLU(x) = max(0,x)$。...比如在前面一组卷积层+池化层的输出是3个矩阵，这3个矩阵作为输入呢，那么我们怎么去卷积呢？又比如输入的是对应RGB的彩色图像，即是三个分布对应R，G和B的矩阵呢？　　　　...在斯坦福大学的cs231n的课程上，有一个动态的例子，链接在这。建议大家对照着例子中的动图看下面的讲解。　　　　大家打开这个例子可以看到，这里面输入是3个7x7的矩阵。...CNN中的池化层　　　　相比卷积层的复杂，池化层则要简单的多，所谓的池化，个人理解就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩。...最终，我们的输入4x4的矩阵在池化后变成了2x2的矩阵。进行了压缩。 ? 5.

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透析矩阵，由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

当把矩阵以动态信息来看待时，其信息的侧重点在于变化二字。这时的矩阵可以看做是一个方程。通过矩阵内所描述的变化规则从一个状态变换到另一个状态。变换可以理解为事物本身的变化，也可以理解为坐标系的变化。...但除此以外，还有另外一种理解方式。我们知道，运动是相对的，把[-1,2]变成[5,2]，除了“移动”，还可以通过变换坐标系的方式实现。...这里,书中提到了一种行列式的计算方式叫做"主元选择"的计算方式,感兴趣的小伙伴可自行查询资料. 上面我们已经说完了行列式,但是说了一大堆,我们还是懵圈的,那么行列式是用来干什么的呢?...其实,在2D中行列式代表着以基向量为两边的平行四边形的有符号面积.在3D环境中则代表着以基向量为三边的平行六面体有符号体积.我们看以下示例来验证我们的想法....其实如果一个矩阵是正交矩阵,那么矩阵的逆和转置矩阵是相等的.转置矩阵是非常简单计算的,而计算矩阵的逆如果使用代数余子式计算是非常的麻烦,所以我们可以直接计算转置矩阵然后直接得到该矩阵的逆.

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都在说MIMO，它到底是个啥？

蜉蝣君从简单到复杂，以最为常见的最大两天线为例，画了下基站和手机天线个数不同的几种情况。...基站和手机各一根天线，你发我收，清清白白，但是在实际使用的时候却实在是不尽如人意。我们可以把基站和手机想象成望眼欲穿的情侣，中间的传输路径想象成连通双方的唯一的公路。 ?...我们换一种思路，手机还是保持一根天线，而把基站的天线数增加到了两个。这样一来，这对情侣之间的道路也就变成了两条，基站就能同时发送两份不同的数据吗？ ?...只有一个对角线有数据的矩阵称为对角阵，其中对角线上非零数据的个数，称为矩阵的秩，在2x2 MIMO中也就指λ1和λ2这俩值中非零的数目了。...手机会把自己测量到的信道状态，传输矩阵的秩，以及预编码的建议发给基站参考。 ? 到了这里，相信大家都看明白了，MIMO原来就是这么回事。好啦，能看到结尾的，都是真爱，谢谢你们。 ?

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·Python各类图像库的图片读写方式总结

比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。...近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有，有些库读进来的图片存储方式也不太一样，如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话...上面提到了两种获取灰度图的方式，读进来的灰度图的矩阵格式是（高度，宽度）。...而在深度学习中，因为要对不同通道应用卷积，所以会采取另一种方式：（channels,height,width）。...在深度学习搭建CNN时，往往要做相应的图像数据处理，比如图像要扩展维度，比如扩展成（batch_size,channels,height,width）。对于这种要求，我们可以这么做。

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