开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在没有循环的情况下获得加权“张量乘法”向量的和？

在没有循环的情况下获得加权“张量乘法”向量的和，可以通过矩阵乘法和广播相加的方式实现。

首先，将加权矩阵与张量进行矩阵乘法运算，得到一个与张量相同维度的矩阵。这里的加权矩阵可以是一个对角矩阵，其中对角线上的元素表示每个向量的权重。

然后，利用广播机制，将得到的矩阵与张量进行逐元素相加，得到最终的加权向量的和。

具体步骤如下：

将加权矩阵表示为一个对角矩阵，对角线上的元素为每个向量的权重。例如，对于一个包含n个向量的张量X，加权矩阵W可以表示为一个n×n的对角矩阵，其中第i个对角线元素为第i个向量的权重。
进行矩阵乘法运算，将加权矩阵W与张量X相乘，得到一个与X相同维度的矩阵Y。矩阵Y的第i行表示第i个向量乘以对应的权重。
利用广播机制，将矩阵Y与张量X进行逐元素相加，得到最终的加权向量的和。即将矩阵Y的每一行与张量X的对应行进行相加。

这样，就可以在没有循环的情况下获得加权“张量乘法”向量的和。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:Numpy:在没有循环的情况下获得索引中的最小值？Numpy:我可以在没有einsum的情况下进行张量Hadamard乘法吗？使用Scipy在没有for循环的情况下n次卷积向量在python中如何在没有[]的情况下获得输出，在没有[none]的情况下如何获得输出如何在r中不使用cumprod的情况下对向量进行累加乘法？如何在tensorflow中获得特定值和形状的张量？如何在tensorflow中进行稀疏张量和密集张量之间的元素乘法？如何在复杂的调查中获得正确的加权和未加权频率表？如何在没有for循环的情况下使用RStan？如何在没有for循环的情况下在Matlab中获得特定的输出？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

TensorFlow和深度学习入门教程

然后，我们可以重复对剩余99张图像的操作。如果我们称X为包含我们100个图像的矩阵，则在100个图像上计算的我们10个神经元的所有加权和仅仅是XW（矩阵乘法）。...“张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....最后，现在是运行训练循环的时候了。到目前为止，所有的TensorFlow指令都已经在内存中准备了一个计算图，但还没有计算出来。...： TensorFlow和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。

1.5K6 0

TensorFlow和深度学习入门教程

然后，我们可以重复对剩余99张图像的操作。如果我们称X为包含我们100个图像的矩阵，则在100个图像上计算的我们10个神经元的所有加权和仅仅是XW（矩阵乘法）。...“张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....最后，现在是运行训练循环的时候了。到目前为止，所有的TensorFlow指令都已经在内存中准备了一个计算图，但还没有计算出来。...的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。

1.4K6 0

DeepMind科学家、AlphaTensor一作解读背后的故事与实现细节

与矩阵分解需要两个模式向量的外积进行求和类似，张量分解可以看作是三个模式向量的外积求和。如图，原始张量分解为R个秩（Rank）为1的张量的和，其中每个秩为1的张量是3个向量uq, vq，wq的外积。...从这个简单的例子可以看出，u向量表示的A矩阵中元素的线性组合，v向量表示B矩阵中元素的线性组合，u和v的外积表示相应线性组合值的一次标量乘法运算，并记为一个中间结果，w向量表示哪些最终结果包括该中间结果作为部分和...网络的输出包括两个部分：第一个输出是策略即采取的下一步行动，第二个输出是价值（即对当前状态的估计），这里指当前情况下张量秩的估计。...这是一个自我强化的循环，也是取得突破的基础，最终显示出令人难以置信的能力。...AlphaTensor也可以用来寻找在特定硬件上加速算法，如英伟达V100 GPU和谷歌TPU v2。这里采用与之前完全相同的工作流程，仅仅增加了与该算法在特定硬件上的运行时间成正比的额外奖励。

6881 0

机器学习学习笔记（23）卷积网络

当处理图像时，通常把卷积的输入输出都看作3维张量，其中一个索引用于标明不同的通道（如红、绿、蓝）另外两个索引标明在每个通道上的空间坐标。...这里对所有的l、m和n进行求和是对所有的有效张量索引值进行求和。有时候希望跳过核中的一些位置来降低计算的开销（相应的代价是提前特征没有先前那么好了）。可以把这一过长看做是对去案卷级函数输出的下采样。...在这种情况下，多层感知机对应的邻接矩阵是相同的，但每一个连接都有它自己的权重，用一个6维张量W来表示，W的索引分别是：输出的通道i，输出的行j和列k，输入的通道l，输入的行偏置m和列偏置n。...K在这里并没有对输出映射中的每一个位置使用单独的索引，输出的位置在每个方向上在t个不同的核组成的集合中进行循环。如果t等于输出的宽度，这就是局部连接层了。...卷积是一种线性运算，所以可以表示成矩阵乘法的形式（如果我们首先把输入张量变形为一个扁平的向量）。其中包含的矩阵是关于卷积核的函数。这个矩阵时稀疏的，并且核的每个元素都复制给矩阵的多个元素。

1.2K3 1

拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（Capsule Network）

输入向量的矩阵乘法：ûj|I = Wijui 2. 输入向量的标量加权： cijûj|I 3. 加权输入向量之和： sj = ∑i cijûj|I 4. 向量到向量的非线性变换： ?...下面将详剖析这4个步骤的实现原理： ? 1. 输入向量的矩阵乘法胶囊接收的输入向量（上图中的U1、U2和U3）来自下层的3个胶囊。这些向量的长度分别编码下层胶囊检测出的相应特征的概率。 2....对于每个低层胶囊i而言，其权重定义了传给每个高层胶囊j的输出的概率分布。 3. 加权输入向量之和这一步表示输入的组合，和通常的人工神经网络类似，只是它是向量的和而不是标量的和。 4....我们将每个高层胶囊的向量vj与低层原来的输入向量û逐元素相乘求和获得内积（也叫点积，点积检测胶囊的输入和输出之间的相似性（下图为示意图）），再用点积结果更新原来的权重bi。...根据下面这个思路我经把8次卷积缩小到了一次卷积，本质上脱离循环只用split和concat方法直接向量化，加快了训练效率。 ? 解码器 ?

5192 0

深度学习：张量介绍

张量[1]是向量和矩阵到 n 维的推广。了解它们如何相互作用是机器学习的基础。简介虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。...矩阵乘法请记住，矩阵是向量的集合。相同的操作适用于向量，但在涉及行和列时还有一些规则需要注意。...通过这个视图，就可以清楚如何在矩阵上执行点积。发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...它还需要第一轴和第二轴与两个张量匹配： (c、z、m、n) x (c、z、n、r) = (c、z、m、r) 在三维空间中，进行矩阵乘法，然后进行向量之间的点积。...对于本例，和的大小为 (2, 3, 3, 2)。为了进行乘法运算，必须调换的第三轴和第四轴。

2332 0

综述系列 | 多模态深度学习中的网络结构设计和模态融合方法汇总

而融合文本和图像的方法主要有三种：基于简单操作的，基于注意力的，基于张量的方法。 a) 简单操作融合办法来自不同的模态的特征向量可以通过简单地操作来实现整合，比如拼接和加权求和。...在将注意机制应用于图像时，对不同区域的图像特征向量进行不同的加权，得到一个最终整体的图像向量。...和平行共注意力机制类似，双注意力网络(DAN)同时估计图像和文本的注意力分布从而获得最后的注意力特征向量[23]。这种注意模型以特征和与相关模式相关的记忆向量为条件。...其他类似注意力的机制门控多模态单元是一种基于门控的方法，可以看作是为图像和文本分配注意权重[27]。该方法是基于门控机制动态生成的维度特定标量权重，计算视觉特征向量和文本特征向量的加权和。...和简单地向量组合操作(假设每个模态的特征向量有n个元素)不一样的是，简单操作(如加权求和，按位操作，拼接)都会生成一个n或者2n维度的表征向量，而双线性池化则会产生一个n平方维度的表征。

4.3K3 0

编码器-解码器网络：神经翻译模型详解

编码器词嵌入输入张量让我们能够以索引序列的形式输入多个句子。这个方向是对的，但这些索引并没有保留什么信息。索引54代表的单词，和索引55代表的单词可能全无关系。...另外，我们比较了两种不同的RNN：LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）。 ? RNN层的最终输出是一个张量，其中每步的“矩阵”输出堆叠在一起，如下图所示。 ?...解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图，其中“Context”（上下文）表示编码器输出张量。为了简化图形，示意图中省略了嵌入层。 ?...下面让我们详细讨论下注意力模块加权编码器权重的方式。注意力回顾下编码器输出张量，序列维度的每一项保存了RNN输出的向量。注意力模块就批次中的每个样本在序列维度上取这些向量的加权和。...计算出这些权重之后，就批次中的每个样本，对权重和编码器输出应用矩阵乘法，得到整个序列的编码向量的加权和。表示批次中每个样本的编码器输出的矩阵，可以看成编码器张量的一个水平切片。

1.6K1 0

谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

所得到的向量清楚地显示出了哪个是其最大的值，即「max」，但是却又保留了其值的原始的相对排列顺序，因此即为「soft」。 ? 我们现在将使用矩阵乘法将这个单层的神经元的行为总结进一个简单的公式当中。...让我们直接这样做：100 个图像的「mini-batch」作为输入，产生 100 个预测（10 元素向量）作为输出。使用加权矩阵 W 的第一列权重，我们计算第一个图像所有像素的加权和。...如果我们把一个包含 100 个图像的矩阵称为 X，那么我们的 10 个神经元在这 100 张图像上的加权和就是简单的 X.W（矩阵乘法）。每一个神经元都必须添加其偏置（一个常数）。...在卷积网络层中，一个「神经元」仅对该图像上的一个小部分的像素求加权和。然后，它通常会添加一个偏置单元，并且将得到的加权和传递给激活函数。...那我们如何在 TensorFlow 中实现它呢？为了将我们的代码转化为卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将该卷积层添加到模型中。我们已经理解到卷积层需要以下形式的权重张量。

87911 0

译：Tensorflow实现的CNN文本分类

如果没有，建议先阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 以获得必要的背景。 1....TensorFlow的卷积转换操作具有对应于批次，宽度，高度和通道的尺寸的4维张量。...在我们的情况下，这些数值是相同的，但是您可能只有在训练过程中跟踪的数值（如参数更新值）。 tf.merge_summary是将多个摘要操作合并到可以执行的单个操作中的便利函数。...3.13 TRAINING LOOP 最后，准备编写训练循环。迭代数据的批次，调用每个批次的train_step函数，偶尔评估和检查我们的模型： ?...（Github上的代码已经包括L2正则化，但默认情况下禁用）添加权重更新和图层操作的直方图summaries，并在TensorBoard中进行可视化。

1.3K5 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

而且如果有三个维度来组合矩阵乘法，再加上加载已训练权重的能力，mm 能可视化大型复合表达式（如注意力头）并观察它们的实际行为模式。...每个输出项都是整个 V 向量的加权平均值：在注意力是完美对角线的极端情况下，attn @ V 只是 V 的精确副本。...但有趣的是，输入序列中的第一个向量是独特的，不仅打破了这些高幅度列的模式，而且几乎在每个位置都携带着非典型值（旁注：这里没有可视化，但这种模式反复出现在多个样本输入上）。...这会产生一个效果：将 V 的相对未加权的平均值（或者说 V 的合适的因果前缀）交到 attn @ V 的每一行；如动画所示：当我们向下移动注意力分数三角时，attn [i] @ V 向量 - 矩阵积有很小的波动...7a 基本思想简而言之，关键一步是训练权重矩阵的因子而不是矩阵本身：用一个 I x K 张量和 K x J 张量的矩阵乘法来替代 I x J 权重张量，其中要保证 K 为一个较小值。

3506 0

Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像(DTI)研究指南

张量其实一个数学概念（如果你理解向量的数学概念，你可以认为向量是一个二维的张量，试图去理解一下张量的物理意义），并不是是脑科学研究所独创的，我们利用了它能通过三维空间中不同分量和基向量模拟表示出一个物理量的特性...因此，在此，本文仅根据先前的技术审查对典型DTI采集中的参数提出一些建议。通常，DWI数据是通过没有断层间隙的轴位切片覆盖整个大脑获得的（对于纤维追踪至关重要）。...扩散张量估计需要沿着至少六个非共线扩散编码方向的高b值（例如，1000 s/mm2）和一个最小T2加权的低b值图像（b=0s/mm2）。...估计张量的最常用方法主要有三种：普通最小二乘法（OLS）、线性加权最小二乘法（WLLS）和非线性最小二乘法（NLLS）。...最后一类可以从DTI外推的参数是基于扩散的主要特征向量，以获得WM路径或纤维束的三维表示，即所谓的WM束追踪（图1K）。这种方法在体内投射不同脑系统之间纤维路径和连接模式的三维轨迹。

4.6K6 2

张量分解与应用-学习笔记

（这里有些拗口，可以理解为，展开1和2的情况，固定剩余维度的情况下，所获得的的slice是对称的） X_k = X_k^T \quad \text{ for all $ k = 1,\dots,K.$...笔者是这么理解这个公式的：将没有选中的维度所组成的索引集为行，选中的维度展开为列，形成的矩阵与U相乘，便是n-mode张量乘法的结果。...因此，和向量的mode-n相乘等同于\mathcal{X}的每一根mode-n fiber与向量\mathrm{v}的内积。...只是在本文的讨论范畴内，此选择是没有必要的。）...由于mode-n向量乘法在定义里面减去了1个维度，这使得张量的连续向量乘法中，乘法的优先顺序变得很重要。

3K0 0

深度学习-数学基础

，不是一维数组，也称为0D张量向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量）矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...广播出现在小张量和大张量进行运算时，较小的张量会被广播，如(64, 3, 32, 10)的张量和(32, 10)的张量相加，最后结果为(64, 3, 32, 10)的张量；基本思想就是添加2个轴。...点积运算一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量张量变形张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量神经网络计算原理神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...因此可以通过数学中的链式法则运算,可以实现神经网络的反向传播,如网络f包含3 个张量运算a、b 和c，还有3个权重矩阵W1、W2 和W3 f(W1, W2, W3) = a(W1, b(W2, c(W3

1K1 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

而且如果有三个维度来组合矩阵乘法，再加上加载已训练权重的能力，mm 能可视化大型复合表达式（如注意力头）并观察它们的实际行为模式。...每个输出项都是整个 V 向量的加权平均值：在注意力是完美对角线的极端情况下，attn @ V 只是 V 的精确副本。...但有趣的是，输入序列中的第一个向量是独特的，不仅打破了这些高幅度列的模式，而且几乎在每个位置都携带着非典型值（旁注：这里没有可视化，但这种模式反复出现在多个样本输入上）。...这会产生一个效果：将 V 的相对未加权的平均值（或者说 V 的合适的因果前缀）交到 attn @ V 的每一行；如动画所示：当我们向下移动注意力分数三角时，attn [i] @ V 向量 - 矩阵积有很小的波动...7a 基本思想简而言之，关键一步是训练权重矩阵的因子而不是矩阵本身：用一个 I x K 张量和 K x J 张量的矩阵乘法来替代 I x J 权重张量，其中要保证 K 为一个较小值。

3244 0

【Pre-Training】超细节的 BERTTransformer 知识点

这之外的词和句子会没有对应的 embedding。...多头的实现不是循环的计算每个头，而是通过 transposes and reshapes，用矩阵乘法来完成的。...张量乘法时间复杂度分析参见：矩阵、张量乘法的时间复杂度分析因此 Multi-Head Attention 时间复杂度就是，而实际上，张量乘法可以加速，因此实际复杂度会更低一些。...embedding 向量，FC 层可以说是相反的，通过向量（定义为 x）去得到它可能是某个词的 softmax 概率，取概率最大（贪婪情况下）的作为预测值。...因此，Embedding 层和 FC 层权重共享，Embedding 层中和向量 x 最接近的那一行对应的词，会获得更大的预测概率。

3.1K5 1

从头开始了解Transformer

点积表示输入序列中两个向量的由学习任务定义的“相关”程度，并且输出向量是整个输入序列的加权和，其权重由这些点积确定。...因此首先需要在Pytorch中实现这个基本的self-attention操作。我们应该做的第一件事就是弄清楚如何在矩阵乘法中表达self-attention。...简单地循环所有向量以计算权重和输出过于缓慢。我们将维数为 k 的 t 个向量的输入表示为 t * k 的矩阵X。包括一个minibatch维度b，得到一个大小为 (b, t, k) 的输入张量。...它们可以对输入序列的整个范围建立依赖关系，就像它们彼此相邻的单词一样容易 (事实上，没有位置向量，它们甚至无法区分) 。然而，这里没有循环连接，因此可以以非常有效的前馈方式计算整个模型。...这并不像将张量的 dtype 设置为 torch.float16 那么简单。对于网络的某些部分，如损失，需要 32 位精度。

1.6K3 1

手把手教你将矩阵画成张量网络图

它由一个有两条边的节点表示。三维张量是一个三维数组，因此是一个有三条边的节点……。 ? 矩阵乘法是张量的缩并将两个矩阵相乘就相当于「粘合」它们的图。...对于矩阵向量乘法，也有类似的情况：一个矩阵 M 乘以一个向量 v，得到另一个向量 Mv，它是一个具有一个自由边的节点。 ?...更通俗地说，两个或更多张量的乘积由一组节点和边表示，其中具有相同索引的边发生缩并。 ? 节点形状可以表示不同的属性以上的节点都是用圆表示的，但这只是其中一种选择。没有人规定必须使用哪种形状。...这串图没有自由边。这是一个循环。这与迹是一个数字的事实是一致的，它是一个 0 张量，所以它没有自由索引。这里有一个证明，在循环排列下，迹是不变的： ? 把珠子沿着项链滑。好简洁！...也就是说，在物理/机器学习社区（在那里它们被称为张量网络图）和范畴论社区（在那里它们被称为字符串图），将向量空间的图可视化地表示为带边的节点。

1.8K2 0

Ansor论文阅读笔记&&论文翻译

比如对于卷积和矩阵乘法这种计算密集型算子，在CPU上Ansor就给它定义了一个tile规则叫“SSRSRS”，对于矩阵乘法来说"SSRSRS" tile规则就是将原始的三重for循环扩展为。...如果当前数据可重用节点没有可融合的消费者，则规则5将添加一个缓存节点。例如，DAG 中的最终输出节点没有任何消费者，因此默认情况下它直接将结果写入主内存，并且由于内存访问的高延迟而导致效率低下。...4.2 随机注释上一节生成的草图是不完整的程序，因为它们只有tiling结构，没有特定的tiling尺寸和循环注释。例如并行，unroll和矢量化。...性能微调程序采样器采样的程序具有良好的搜索空间覆盖率，但质量没有保证。这是因为优化选择，如tiling结构和loop注释，都是随机采样的。...对于一个完整的程序，我们对最里面的每个非循环语句进行预测，并将这些预测值加起来作为分数。我们通过在完整程序的上下文中提取特征来为最内层的非循环语句构建特征向量。提取的特征包括算术特征和内存访问特征。

1.9K3 0

Transformer真的需要注意力吗？

基于论文《Efficient Transformers》 Transformer使用大量的内存，因为在执行过程中会创建和维护多个中间张量，并且随着它们的累积，在没有大量资源的情况下，会迅速占满视频内存。...和原版的 Transformer 一样，AFT 最初通过查询、键和值的矩阵输入线性映射来创建 Q、 K 和 V。这个方法的特点是，这里不是执行点积来创建注意力矩阵，而是为每个目标位置执行加权平均数。...其结果通过元素级乘法与查询结合。 ? 来源:论文《An Attention Free Transformer》通过这种机制，可以得到与输出特征的数目和所考虑序列的长度有关的线性计算和空间复杂度。...通过将原版 Transformer 论文里测试过的很多任务用来测试无注意力 Transformer，可能看到，例如在图中所示的视觉Transformer（左），和从 AFT （右）获得的特征，在这种情况下...但事实上，FNet 看起来并不比传统的 Transformer 好，可能还有其他更好的方法以更低的成本获得差不多的结果。但是在缺乏大量计算资源的情况下，FNet 可能是一个真正有效的选择。

6548 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭