从图 G 的 m 个顶点，我们选择一个 n 个量子比特的子集作为可见的单元，并在计算基态 {| 0>;| 1>} 上计算该子集。 从 n 个二元变量 {x_i,i = 1,2, ......图 S1：因子图和 QGM 的参数空间。a，两种模型都有多项式量级的参数的一种情况。在这种情况下，因子图不能代表 QGM 中的一些分布（如蓝色圆圈所示处）。...由指定值组成的集合 z 中的变量被称为条件变量，而其他标记二元物理索引的变量则被称为无条件变量。...该图显示了如何在母哈密顿算子中构造一个项，该项对应于一组相邻的局部张量，例如 c 中的虚线框中的那些。...我们用一组相邻的张量构造每个局部项。每个局部张量可以涉及几个哈密顿量项（如虚线框和虚线框中的 c 所示），因此一些相邻组具有非空重叠，并且产生一般不交换的项。
真值用 表示，梯度就是真值减去预测值： 。 YOLO3用logistic regression为每个bounding box预测一个分数。算法只为每个真值匹配一个最优的先验框。...其实就是针对logits中每个分类计算的结果分别作用一个sigmoid分类器，分别判定样本是否属于某个类别。在训练期间，使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。...然后再添加一些卷积层来处理这个组合的特征图，并最终预测一个类似的张量，尽管现在的大小是原来的两倍。再次执行相同的设计，以预测最终框的尺寸。...仍然使用连续的3×3和1×1的卷积层。 通过上采样对三个不同尺度做预测。如将8*8的特征图上采样和16*16的特征图相加再次计算，这样可以预测出更小的物体。...6、损失函数 在训练期间，使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。
最小项的性质 三个变量的所有最小项的真值表 对于任意一个最小项，只有一组变量取值使得它的值为1； 对于变量的任一组取值，任意两个最小项的乘积为0； 对于变量的任一组取值，全体最小项之和为1。...逻辑相邻的最小项：如果两个最小项只有一个变量互为反变量，那么，就称这两个最小项在逻辑上相邻。 如最小项 m_{6}=A B \bar{C} 与 m_{7}=A B C 在逻辑上相邻。...用卡诺图化简逻辑函数的步骤如下： (1)将逻辑函数写成最小项表达式; (2)按最小项表达式填卡诺图，凡式中包含了的最小项，其对应方格填1，其余方格填0; (3)合并最小项，即将相邻的1方格圈成一组(包围圈...)，每一组含 2^n 个方格，对应每个包围圈写成一个新的乘积项; (4)将所有包围圈对应的乘积项相加。...画包围圈时应遵循的原则： (1)包围圈内的方格数一定是 2^n 个，且包围圈必须呈矩形; (2)循环相邻特性包括上下底相邻，左右边相邻和四角相邻; (3)同一方格可以被不同的包围圈重复包围多次，但新增的包围圈中一定要有原有包围圈未曾包围的方格
class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。....): 构造一个单位矩阵，或者一组矩阵。fake_quant_with_min_max_args(...): 假量化“输入”张量，类型浮动到相同类型的“输出”张量。....): 返回(x 的真值。less_equal(...): 返回元素的真值(x 的对数。....): 将一组特征id和值组合成一个稀疏张量。(弃用)sparse_minimum(...): 返回两个稀疏量的元素明智的最小值。....): 在一维张量中找到唯一的元素。unique_with_counts(...): 在一维张量中找到唯一的元素。unravel_index(...): 将平面索引或平面索引数组转换为。
从 Youtube 网站的视频获取接吻镜头： ? 代码可以在 Github 的 examples 文件夹中找到。...接着，聚合算法把对这些片段的预测聚集到一组接吻场景中。图 1 描述了这个过程，如下所示： ?...ResNet 以 3 通道 224x224 张量的形式在 1 秒钟视频片段的最后一帧上运行。作者已经分离了最后一个全连接的层，并使用了前一层的 512 维输出。...而 VGGish 对 1 秒钟视频片段最后 960 毫秒的音频波进行转换。这种转换是以单通道 96x64 张量的方式完成的。...VGGish 是一种卷积网络，它有效地将转换后的音频视为图像，并生成语义上有意义的 128 维嵌入。 聚合算法 聚合算法结合了来自二元分类器的预测标签列表 P，并生成了一组接吻片段。
在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。...torch.from_numpy(y_train.astype(np.float32)) y_test=torch.from_numpy(y_test.astype(np.float32)) 我们知道 y 必须采用列张量而不是行张量的形式...让我们看看如何在 PyTorch 中编写用于逻辑回归的自定义模型。第一步是用模型名称定义一个类。这个类应该派生torch.nn.Module。...在 Pytorch 中，可以通过简单的步骤选择并导入所需的损失函数和优化算法。在这里，选择 BCE 作为我们的损失标准。 BCE代表二元交叉熵损失。它通常用于二元分类示例。...还有其他优化器，如 Adam、lars 等。 优化算法有一个称为学习率的参数。这基本上决定了算法接近局部最小值的速率，此时损失最小。这个值很关键。
图结构是一种网络结构的抽象模型，是一组由边连接而成的节点 同时图可以表示任何二元关系，比如道路、航班… 那为什么可以表示二元关系呢？...因为图中的每一条边都是由两个节点相连而成的，因此图可以表示任何二元关系 在我们生活中，每天使用的微信等社交软件，我们的好友关系网也能被形象成一种图结构，如图，图能表示各种丰富的关系结构 在 JS 中没有图结构...， E 表示一组边，连接 V 中的顶点 就例如，下面这个图结构，key 表示顶点，value 表示与这个顶点相连的节点 const graph = { 0: [1, 2], 1: [2]...我们来结合图结构解释一下 还是这个图，我们对节点 A 分析一下 A节点和 B 节点相邻，A 和 D 是相邻的，A 和 C 是相邻的，A 和 E 不是相邻的，因此 A 节点和 B,C,D 是相邻节点 图中的每一个节点都能作为顶点存在...先遍历顶点列表 在邻接表中找到顶点列表对应的对象 拼接字符串，实现输出 toString() { let s = ""; // 遍历图的顶点列表 for (let i = 0;
真值表是把逻辑变量的所有取值及其对应的结果构成的一个二维表格。...两个最小项如仅有一个变量因子不同，其他变量均相同，则称这两个最小项相邻。最小项编号任何一个最小项用 Mi表示，M表示最小项，下标i为使该最小项为1的变量取值所对应的等效十进制数。...最小项性质：对于任意一个最小项，只有一组变量的取值才能使其值为1任意两个不同的最小项之积为0n个变量的全部最小项之和为1相邻最小项相或，可以合并成一项，并可以消去一个变量因子（没用）最大项：与最小项相反对于...两个最大项如仅有一个变量因子不同，其它变量均相同，则称这两个最大项相邻。这与最小项相邻的规律相同。...如A'+B+C，取值100时为0，因此这一项的编号为4最大项性质：每一个最大项都只有一组变量的取值才能使其值为0不同的最大项相或，结果为1n个变量的全部最大项之积为0相邻最大项相与，可以合并成一项，并可以消去一个变量因子
真值表是把逻辑变量的所有取值及其对应的结果构成的一个二维表格。...两个最小项如仅有一个变量因子不同，其他变量均相同，则称这两个最小项相邻。 最小项编号 任何一个最小项用 Mi表示，M表示最小项，下标i为使该最小项为1的变量取值所对应的等效十进制数。...最小项性质： 对于任意一个最小项，只有一组变量的取值才能使其值为1 任意两个不同的最小项之积为0 n个变量的全部最小项之和为1 相邻最小项相或，可以合并成一项，并可以消去一个变量因子（没用） 最大项：与最小项相反...两个最大项如仅有一个变量因子不同，其它变量均相同，则称这两个最大项相邻。这与最小项相邻的规律相同。...如A'+B+C，取值100时为0，因此这一项的编号为4 最大项性质： 每一个最大项都只有一组变量的取值才能使其值为0 不同的最大项相或，结果为1 n个变量的全部最大项之积为0 相邻最大项相与，可以合并成一项
普通的RGB图片 ? 同一张图片的红，绿，蓝通道图片 ? 相同的图像以 3D 张量的形式表示 作为扩展，一组100个图像可以表示为4D张量（图像的ID，高度，宽度，通道）。...学习是通过纠正网络产生的输出和预期输出之间的误差来完成的。 这些操作可能很简单，如矩阵乘法（在sigmoids中）或更复杂，如卷积，池化或 LSTM。 ?...查看任何编译教科书，您可以在用于优化的抽象语法树和中间表示中找到类似的概念。 这些概念已经扩展并适应深度学习场景，为我们提供了计算图。 在代码生成之前优化图形的想法（将在后面介绍）很简单。...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...由于每个节点的导数必须仅相对于其相邻节点计算，因此计算梯度的方法可以加到类中，并且可以由微分模块调用。
粗略地说，给定一组正负样本，ILP 系统可以学习一组规则（带有不确定性），其中包含所有正样本，而不含负样本。将符号和概率结合起来，可以很自然地解决许多高级认知能力（如系统性）带来的问题。...给出一组基于 object（前提）的谓项，NLM 序列地应用一阶规则（first-order rule）得出结论，如某个 object 的属性。...NLM 将谓项（前提）的张量作为输入，并执行一层层的计算，且把输出张量作为归结。 ? 图 2：神经逻辑机（NLM）的整体架构。...对于运算的具体内容，如下图 3 所示，如果层级 i 有的组为 2（二元谓项），那么模块从组内计算开始。...它首先会收集垂直连续组（一元、二元和三元）的输出，该输出是从前一层 i-1 得到的，它们的张量形状见下图 3。 ? 图 3：NLM 中的计算模块，以第 i 层的二元谓项为例。
两个常见的原因是获得更好的性能和避免副作用 ?。 二元逻辑运算符 && || ?? 在 JSX 中我们经常使用&&和||来有条件地渲染界面。??...是nullish(空值)合并运算符，它是最近刚通过提案的，很快就会普及。它们都是 二元逻辑运算符。 使用&&测试 LHS 的结果是否是真值。 使用||测试 LHS 的结果是否是虚值。 用 ??...null undefined 值得注意的是，使用二元逻辑运算符不一定返回布尔值，而是返回表达式的LHS或RHS值。...const myObject = { a: {} } myObject.a ||= 'A'; // 被忽略，因为 myObject 中 a 的值为真值 myObject.b ||= 'B'; //...; // 这里的 myObject.c 为虚值，所以什么都不会做 如何在项目中使用逻辑赋值 Chrome 已经支持逻辑赋值。 为了向后兼容，请使用 transformer。
我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。...RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。...因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。...下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
图算法 （1）最短路径算法：在图中找到两个节点之间的最短路径，如 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。...（2）最小生成树算法：在连通图中找到一棵包含所有节点的树，并且所有边的权值之和最小，如 Prim 算法和 Kruskal 算法。...（3）拓扑排序算法：在有向无环图中找到一种线性顺序，使得每个节点的前驱节点按照该顺序出现在它的前面，如 Kahn 算法和 topological-sort 函数。...（4）强连通分量算法：在有向图中找到强连通分量的个数及它们之间的关系，如 Tarjan 算法和 Kosaraju 算法。 4. 动态规划算法 动态规划是一种通过将问题分解为子问题来解决问题的方法。...（2）背包问题：给定一组物品，每个物品都有自己的重量和价值，要求在不超过背包总重量的情况下，选择一组物品使得它们的总价值最大。可以使用动态规划求解。
该方法将一维时间序列数据转换为二维张量，作者基于时序数据的多周期性特点，将数据分解为多个周期内变化和周期间变化，并将这些变化分别嵌入到二维张量的列和行中。...这样的好处在于可以利用二维卷积核对这些二维张量进行建模，从而提取出时间序列中更深层次的时间变化特征。...每个时间点的变化不仅受到其相邻区域时间模式的影响，而且与其相邻周期的变化密切相关。...前者表示一个周期内的短期时间模式，而后者可以反映连续不同周期的长期趋势。 作者基于多个周期将原始的一维时间序列转换为一组二维张量，从而统一了周期内变化和周期间变化。...二维时序特征的提取。作者采用了inception使用2D卷积从这些二维张量中方便地提取出有信息的表示。如公式3。 二维至一维的变换。对于提取的时序特征，作者将其转回一维进行信息聚合。如公式4。
当前的DNN框架通常使用张量程序来指定DNN计算，张量程序是由节点和边构成的有向无环图，其中节点和边分别代表张量代数操作符（如矩阵乘法）和操作符之间共享的张量（即n维数组）。...为了优化输入的张量程序，现有的框架（如PyTorch和TensorFlow）使用手动设计的规则将张量程序映射到专家编写的GPU内核。...然而，这两类方法都需要程序员手动指定一组内核（每个内核由张量函数定义），然后探索代数或调度转换的搜索空间。...Mirage现已公开可用，可在GitHub上的Mirage项目中找到。...TensorRT及其针对大型语言模型（LLM）的变体TensorRT-LLM包含了一组手动设计且高度优化的内核，用于处理常见的张量操作，如注意力机制。
问题描述 如何用多层感知机实现一个异或逻辑（仅考虑二元输入）？ 如果只使用一个隐层，需要多少隐节点能够实现包含n元输入的任意布尔函数？ 上面的问题中，由单隐层变为多隐层，需要多少节点？...合理配置后所需的最少网络层数是多少？ 背景知识：数理逻辑、深度学习 解答与分析 1. 如何用多层感知机实现一个异或逻辑（仅考虑二元输入）？ 如下图所示（可有其他解法）： 2....先看一个简单的例子： 由于每个隐节点可以表示析取范式中的一个简单合取式，所以该函数可由包含六个隐节点的三层感知机实现，如下图： 我们可以使用卡诺图表示析取式，即用网格表示真值表，当输入的合取式值为1时...卡诺图中相邻的填色区域可以进行规约，以达到化简布尔函数的目的，如下图所示，七个填色网格最终可规约为三个合取式，故该函数可由包含三个隐节点的三层感知机实现： 于是我们的问题可转化为，寻找“最大不可规约的...考虑二元输入的情况，需要三个节点可完成一次异或操作；对于四元输入，包含三次异或操作，需要3×3＝9个节点即可完成；而对于六元输入，包含五次异或操作，需要3×5＝15个节点…依此类推，n元异或函数需要3(
数据结构所要研究的主要内容简单归纳为以下3个方面： 研究数据元素之间的客观联系（逻辑结构）； 研究数据在计算机内部的存储方式（存储结构）； 研究如何在数据的各种结构上实施有效的操作或处理。...1)二元组 数据结构的二元组表示形式为： 数据结构= {D , S} 其中D是数据元素的集合；S是D中数据元素之间的关系集合，并且数据元素之间的关系是使用序偶来表示的。...序偶是由两个元素x和y按一定顺序排列而成的二元组，记作，x是它的第一元素，y是它的第二元素。...非顺序映像是借助元素与存储地址的指针表示元素之间的逻辑关系，或逻辑上相邻的结点在物理位置上可相邻，可不相邻，逻辑关系由附加的指针段表示。...3>动态结构 动态结构是指在一定范围内结构的大小可以发生变动。如：堆栈、队列以及树形结构等。 4>静态结构 静态结构是指在数据存在期不发生任何变动。如：静态数组。
对于将两个数组作为输入的函数，按元素运算将二元运算符应用于两个数组中的每对位置对应的元素。我们可以基于任何从标量到标量的函数来创建按元素函数。 ...同样，我们通过符号 f: \mathbb{R}, \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} 表示二元标量运算符，这意味着该函数接收两个输入，并产生一个输出。...给定同一形状的任意两个向量 \mathbf{u} 和 \mathbf{v} 和二元运算符 f ，我们可以得到向量 \mathbf{c} = F(\mathbf{u},\mathbf{v}) 。...], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]) torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1) 有时，我们想通过逻辑运算符构建二元张量...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。
除关键点外，HybridPose还集成了一个预测网络，该网络可以输出相邻关键点之间的边缘矢量，如图1所示。...应用基于投票的关键点定位方案，以从该2 | K |通道张量和分割掩码M中提取2D关键点的坐标。 下一个2 | E | 输出张量中的通道给出所有| E |的x和y分量 边缘，本文将其表示为Edge。...i（0≤i 的索引。然后 ? 是一组包含第i个边缘向量的逐像素预测的2元组，其均值被提取为预测边缘。 输出张量中的最后2个通道定义对称对应关系的x和y分量。...本文使用两个指标来评估HybridPose的性能： 1. ADD（-S）首先计算分别由预测姿态和真值标定姿态变换的两个点集之间的距离，然后提取平均距离。...与关键点相比，边缘向量表示平移，因为它表示相邻关键点的位移，并提供了更多的回归信息，因此对平移提供了更多约束。结果，翻译错误显着降低。
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