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SparkMLlib的数据类型讲解

在监督学习中使用的训练示例在MLlib中被称为“labeled point” 一 本地向量 本地向量存储于单台机器，其拥有整类型的行，从0开始的索引，和double类型的值。...本地矩阵是存储与单台机器上的，有整类型的row，列索引，double类型的值。...Mllib支持密集矩阵，其输入值按照列column-major顺序存储在单个double数组中。稀疏矩阵是其非零值按照column-major顺序以压缩稀疏列（CSC）格式存储。...用工厂方法来创建本地矩阵。请记住，Mllib中的本地矩阵按照column-major的顺序存储。 import org.apache.spark.mllib.linalg....由于每一行由一个局部向量表示，所以列的数量受整数范围的限制，但实际上列数应该小得多。 一个RowMatrix可以从一个RDD[Vector]实例创建。然后我们可以计算它的列汇总统计和分解。

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【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。         ...因为它为矩阵的每一行使用一个线程向量(在我们的实验中是32个线程)。         由于ELL格式中的行大小(在零填充之后)等于每行非零元素的最大数量(max)。...CSR格式下的SpMV核(向量核)的性能对矩阵行大小很敏感，因为它为矩阵的每一行使用一个线程向量(在我们的实验中是32个线程)。...如第二节所示，ELL格式中的行大小(在零填充之后)等于每行非零元素的最大数量(max)。...由于电路中的每个节点通常只与少数几个节点有连接关系，因此电路方程矩阵通常是稀疏度很高的稀疏矩阵。

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

存在许多不同的存储格式(在[1]中已经详细的列出)，对于特定的稀疏矩阵，根据其非零的数量和分布，这些格式比其他格式更适合。...此外，它还需要另一个指针数组来指示每一行的偏移量。 ELLPACK (ELL):这种存储方案在稠密的n×    k矩阵中压缩原始稀疏n× m矩阵，其中k是原始矩阵每行不为0的最大个数。...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。...它的作用是在保留最重要信息的同时，逐步减小表示(子采样)的空间大小，以减少网络中的参数和计算量。 最后，我们有分类层，其中我们有一个或多个完全连接的层来产生类别分数值。...B.稀疏矩阵数据集 正如我们在第三节中指出的，为了训练网络，有必要有一个大的稀疏矩阵集。这个数据集应该包含来自不同实际问题和应用的矩阵。通过这种方式，我们期望这些矩阵涵盖广泛的特征和非零模式。

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MATLAB中向量_向量法表示字符串

Matlab中的向量和数组（超详细） ---- 文章目录 Matlab中的向量和数组（超详细） Matlab中的向量 介绍 创建向量 向量的大小 索引向量 数值索引 逻辑索引...rand(1,n)：创建0~1之间的随机数的向量 例如: 向量的大小 Matlab提供两个函数来确定一般数组和特殊向量的大小:size()和length(). size()：返回向量中的行的数量和列的数量...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素。...()：常规取整、向上取整、向下取整、向零取整 切片 切片操作能将一个向量中的指定元素复制到另一个向量的不同位置。...例子： 数组与数组的乘法（ ∗ * ∗）：一定要符合矩阵可乘。

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LoRA大模型降维训练

所以，数学中定义，矩阵中最大的不相关的向量的个数，叫做秩，可以理解为有秩序的程度。...如果X是一个m行n列的数值矩阵，rank(x)是x的秩，假如rank (X)远小于m和n，则称x是低秩矩阵。低秩矩阵每行或每列都可以用其他的行或列线性表示，可见它包含大量的冗余信息。...如果对矩阵进行奇异值分解，并把其所有奇异值排列为一个向量，那么这个向量的稀疏性便对应于该矩阵的低秩性 低秩（Low-rank）的意义 若将图像看成一个矩阵，那么它的基的数量越少，基对应的线性无关向量数量就越少...LoRA还允许在部署时低成本地在任务之间切换，只需交换LoRA权重，而不是所有参数，从而创建许多定制模型，可以在将预训练的权重存储在VRAM中的机器上动态交换。...，论文旨在attention上做了实验，它限制总参数量不变的情况下观察是在attention其中一个矩阵上，放一个更高秩的lora，还是在多个attention的矩阵上，分别放置低秩一点的lora效果好

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稀疏矩阵的压缩方法

2.6.2 稀疏矩阵压缩 我们已经可以用Numpy中的二维数组表示矩阵或者Numpy中的np.mat()函数创建矩阵对象，这样就能够很方便地完成有关矩阵的各种运算。...通过 这几个数字，就能确定每行非零数字的数量。...图 2-6-3 CSR 的“按行压缩”就体现在ptr所记录的结果中，其中的数值可以称为行偏移量，从中可以确定每行的非零数字个数。...在SciPy库中，提供了多种针对稀疏矩阵类（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html），分别实现不同的压缩方式： 类名称 说明 bsr_matrix...的稀疏矩阵，然后用CSR方式压缩，从返回信息中可知，在m2这个压缩矩阵中，保存了 3 个元素，与data中的值的数量一致。

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OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。...稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显的不同，就是其中的很多值都是零。稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。...近期有一篇论文就提出了一种学习稀疏块 RNN 的方法，OpenAI 最近也提出了一个算法用来在神经网络中做 L0 规范化，两者都可以在这个方向上起到作用。...那么更广泛地说，带有很大的权重矩阵的模型如果用了稀疏层，就可以保持与更小的模型一样的参数数目和计算开销。相信一定有一些领域能让这种方法发挥很大的作用。

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矩阵的三种存储方式---三元组法 行逻辑链接法 十字链表法

在介绍矩阵的压缩存储前，我们需要明确一个概念：对于特殊矩阵，比如对称矩阵，稀疏矩阵，上（下）三角矩阵，在数据结构中相同的数据元素只存储一个。...我们可以使用一个一维数组来存储每行第一个非零元素在一维数组中的位置，这样就可以提升访问效率。这样的表就叫做行逻辑链接的顺序表。   ...下图为一个稀疏矩阵，当使用行逻辑链接的顺序表对其进行压缩存储时，需要做以下两个工作： ?   1.将矩阵中的非 0 元素采用三元组的形式存储到一维数组 data 中： ?   ...2.使用数组 rpos 记录矩阵中每行第一个非 0 元素在一维数组中的存储位置。 ?   通过以上两步操作，即实现了使用行逻辑链接的顺序表存储稀疏矩阵。   ...根据用户输入的行号，列好，数值创建节点。这里同样要检查用户的输入。

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OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。...计算内核 密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。 基于生成式密集和稀疏模型提取的特征训练的线性模型的情感分类结果。...近期有一篇论文就提出了一种学习稀疏块 RNN 的方法，OpenAI 最近也提出了一个算法用来在神经网络中做 L0 规范化，两者都可以在这个方向上起到作用。...那么更广泛地说，带有很大的权重矩阵的模型如果用了稀疏层，就可以保持与更小的模型一样的参数数目和计算开销。相信一定有一些领域能让这种方法发挥很大的作用。

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学界 | OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。...密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。 ? 基于生成式密集和稀疏模型提取的特征训练的线性模型的情感分类结果。...近期有一篇论文就提出了一种学习稀疏块 RNN 的方法，OpenAI 最近也提出了一个算法用来在神经网络中做 L0 规范化，两者都可以在这个方向上起到作用。...那么更广泛地说，带有很大的权重矩阵的模型如果用了稀疏层，就可以保持与更小的模型一样的参数数目和计算开销。相信一定有一些领域能让这种方法发挥很大的作用。

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OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。...计算内核 密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。 基于生成式密集和稀疏模型提取的特征训练的线性模型的情感分类结果。...近期有一篇论文就提出了一种学习稀疏块 RNN 的方法，OpenAI 最近也提出了一个算法用来在神经网络中做 L0 规范化，两者都可以在这个方向上起到作用。...那么更广泛地说，带有很大的权重矩阵的模型如果用了稀疏层，就可以保持与更小的模型一样的参数数目和计算开销。相信一定有一些领域能让这种方法发挥很大的作用。

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Python机器学习教程—数据预处理(sklearn库)

均值移除可以让样本矩阵中的每一列的平均值为0，标准差为1。可能很多人会怀疑这样做的意义，这个方法确实会对数据有一定的破坏，但其是有益于增加某些机器学习的速度。...比如说我们将上面的样本矩阵中的年龄/薪水/工作年限这种特征的列中的每一个值都归到一个[0,1]的区间中。...其实相当于有了最大值最小值两个点，确定了一条y=k×x+b的直线，其余数值均带入就能得到对应的结果。...，01相间的位置便是轮廓，因此对这样的图像要去识别我们不一定需要处理前的图像那么复杂的细节，有个轮廓我们也能看出这是机器人。...：101001000010100100100010010011000001# 独热编码api调用# 创建一个独热编码器# sparse：是否使用紧缩格式（稀疏矩阵）# dtyle：数据类型ohe=sp.OneHotEncoder

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数据科学家成长指南(下)

其原则是在保留、甚至提高原有判别能力的前提下进行。 Normalization 数据规范化 在机器学习过程中，我们并不能直接使用原始数据，因为不同数值间的量纲不一样，无法直接求和和对比。...常见的分隔方法有等宽划分和等深划分，等宽范围是根据最大值和最小值均匀分隔出数个范围相同的区间，等深则是样本数近似的区间。 稀疏是统计中很常见的一个词，指的是在矩阵或者特征中，绝大部分值都是0。...叫做稀疏特征或稀疏矩阵。协同过滤就用到了稀疏矩阵。 Feature Extraction 特征提取／特征工程 前面已经有过这个了，这里概念再扩大些。...抽样有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。无论怎么样抽样，都要求样本有足够的代表性，即满足一定数量，又满足随机性。 Stratified Sampling 分层抽样 是抽样的一种。...PCA前提条件是存在一定相关性。 通过去均值化的m维原始矩阵乘以其协方差矩阵的特征向量获得k维投影，这里的k维就叫做主成分，用来代表m维。

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10 个常见机器学习案例：了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...在涉及系数的许多方法中，例如回归方法和人工神经网络，较简单的模型通常具有较小的系数值。 一种常用于模型在数据拟合时尽量减小系数值的技术称为正则化，常见的实现包括正则化的 L2 和 L1 形式。...自动减少数据集列数的方法称为降维，其中也许最流行的方法是主成分分析法（简称 PCA）。 该方法在机器学习中，为可视化和模型创建高维数据的投影。...例如，矩阵的列可以是词汇表中的已知词，行可以是文本的句子、段落、页面或文档，矩阵中的单元格标记为单词出现的次数或频率。 这是文本的稀疏矩阵表示。

94730

Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

一、矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则： a、矩阵元素必须在”[ ]”内； b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开； c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开； d、矩阵的元素可以是数值...3、特殊矩阵 (1) 魔方矩阵魔方矩阵有一个有趣的性质，其每行、每列及两条对角线上的元素和都相等。对于n阶魔方阵，其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数组成。...8、向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度。范数有多种方法定义，其定义不同，范数值也就不同。...五、字符串 在MATLAB中，字符串是用单撇号括起来的字符序列。MATLAB将字符串当作一个行向量，每个元素对应一个字符，其标识方法和数值向量相同。也可以建立多行字符串矩阵。...(3) 从文件中创建稀疏矩阵利用load和spconvert函数可以从包含一系列下标和非零元素的文本文件中输入稀疏矩阵。

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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...^P 对A中的每一个元素进行操作 四、数值计算 1、线性方程组求解 （1）AX=B的解可以用X＝A/B求。XA=B的解可以用X= A/B求。...此时如要画不同的图形在一个窗口里，需要hold on。...(isinf) any 测试向量中是否有真元素 *isa 检测对象是否为某一个类的对象 exist 检验变量或文件是否定义 logical 将数字量转化为逻辑量 find 查找非零元素的下标 附录...机器确定内存中的符号变量 finverse 符号计算中求反函数 fix 向零取整 flag 红白蓝黑交错色图阵 fliplr 矩阵的左右翻转 flipud 矩阵的上下翻转 flipdim

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入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...在涉及系数的许多方法中，例如回归方法和人工神经网络，较简单的模型通常具有较小的系数值。 一种常用于模型在数据拟合时尽量减小系数值的技术称为正则化，常见的实现包括正则化的 L2 和 L1 形式。...自动减少数据集列数的方法称为降维，其中也许最流行的方法是主成分分析法（简称 PCA）。 该方法在机器学习中，为可视化和模型创建高维数据的投影。...例如，矩阵的列可以是词汇表中的已知词，行可以是文本的句子、段落、页面或文档，矩阵中的单元格标记为单词出现的次数或频率。 这是文本的稀疏矩阵表示。

62910

Hello World, GNN

，上面所构建的邻接矩阵为有向图邻接矩阵，而在论文的引用关系中，我们并不需要有向连接。...但是有一点需要注意，就是我们仍需要对输入特征矩阵和邻接矩阵进行归一化处理，原因主要包括以下几点： 防止梯度消失或爆炸：在深度学习模型中，特别是在使用多层网络时，未经归一化的数据可能导致梯度消失或爆炸。...归一化确保这些不同类型的数据在尺度上保持一致，避免了某一类型的数据在模型训练过程中占据主导地位。 增强模型的稳定性和收敛速度：归一化处理有助于提高模型的数值稳定性，并可以加快模型的收敛速度。...当数据在一个较小的范围内变化时，优化算法（如梯度下降）更容易找到最优解。 邻接矩阵的特殊性：在GCN中，邻接矩阵用于传播节点特征，从而捕获图结构。...单层图卷积类设计 单层图卷积的运算逻辑如下图所示： 其实就是输入特征矩阵在进行升维或者降维后再左乘一个邻接矩阵，这样就把节点间的关系融合到了网络结构中。

13910

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...在涉及系数的许多方法中，例如回归方法和人工神经网络，较简单的模型通常具有较小的系数值。 一种常用于模型在数据拟合时尽量减小系数值的技术称为正则化，常见的实现包括正则化的 L2 和 L1 形式。...自动减少数据集列数的方法称为降维，其中也许最流行的方法是主成分分析法（简称 PCA）。 该方法在机器学习中，为可视化和模型创建高维数据的投影。...例如，矩阵的列可以是词汇表中的已知词，行可以是文本的句子、段落、页面或文档，矩阵中的单元格标记为单词出现的次数或频率。 这是文本的稀疏矩阵表示。

71960

matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

A=1;fork=1:nforj=1:mA=A*Q(k,j);endend积的值在A变量 matlab 循环处理矩阵 n=30%%你的矩阵的个数fori=1:1:ncfile=[‘A’,num2str(...不过有个笔误,a改成A或用circshift循环移位函数也可以A=[1:10];n=length(A);N=zeros(n);forj=1:nN(j,:)=circshift(A,[0, matlab中的矩阵循环问题...(i,:)=randperm(8);forj=1:8ifA(i,j) matlab生成稀疏矩阵.急 稀疏矩阵是指很少非零元素的矩阵,这样的矩阵就成为稀疏矩阵,这种特性提供了矩阵存储空间和计算时间的优点....,用到的只有for循环和函数rand)2.随机生成一个对角元素均大于0的对角矩阵B(这个更容易了,就是生成几个随机正数而已) matlab 生成矩阵问题 简单点,现在excel中把nx3表整出,很容易,...(l matlab生成特殊矩阵 代码如下,复制粘贴到editor里运行即可：clearclc%生成24个矩阵p=perms([1234]);%给出4*4矩阵中1在每行中列位置的排列组合n=size(p,

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