如何在C中将两个动态矩阵相乘？_在Julia中将两个矩阵相乘_如何在PyTorch中将矩阵与向量相乘 - 腾讯云开发者社区

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矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法（矩阵链相乘和硬币问题）

先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法两个矩阵相乘上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3) 也称之为暴力求解或者朴素求解这是暴力求解的代码，三重循环，显然复杂度是O(n3) 、 voidMul...ABCDEFGH原来两个相乘矩阵里边划分好的八个小矩阵图三或者看这个图，总之七个矩阵变量是要求的（PPT上和这差不多，只是变量顺序换了）图四求出则七个矩阵，就能求出A*B的值这个图就是...1、矩阵相容：也就是两个矩阵要能够相乘，即A的列数等于B的行数 2、标量乘法：若A是p*q,B是 q*r，则A*B的代价就是其标量乘法，也就是pqr 所以要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积，我们要研究使得该成绩代价最小...i个矩阵乘到第j个矩阵的最小代价 int t= m[i][k]+ m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j] ：上边这个算法的意思是，第i个矩阵到第k个矩阵相乘的代价+第k个矩阵到第j个矩阵相乘的代价...，加上这两个乘好了的前后两个矩阵相乘的代价然后理解了怎么算，从小到大算就OK了，按照斜线的顺序算，i和j挨着越近越好算，先算对角线，全是0，再算m[1][2],m[2][3],m[3][4]...以此类推

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终端图像处理系列 - OpenGL ES 2.0 - 3D基础(矩阵投影)

三维矩阵的相关知识是学习OpenGL最重要的课程之一。线性代数学习OpenGL三维投射知识之前，我们得事先了解下一些基础的线性代数知识，如向量运算，矩阵运算。...向量相乘点乘 ? 叉乘 ? 矩阵运算矩阵简介数学上，一个 m x n 的矩阵是一个m行n列元素排列成的矩形阵列。以下是一个由6个数字元素构成的3行3列的矩阵： ?...矩阵运算规则矩阵的加减矩阵与标量之间的加减： ? 矩阵与矩阵之间的加减： ? 矩阵乘法矩阵数乘 ? 矩阵相乘 ?...通常情况下，我们会根据画布（屏幕）的大小设定一个坐标范围，在顶点着色器中将这些坐标转换为标准化设备坐标。...一般用一个观察矩阵（View Matrix）来完成转换。裁剪空间（Clip Space）：顶点着色器运行到最后，OpenGL期望所有的坐标落在一个特定的范围内，且任何在这个范围之外的点会被裁剪掉。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （24）-- 算法导论4.2 6题

六、用Strassen 算法作为子进程来进行一个 knn 矩阵和一个nkn 矩阵相乘，最快需要花费多长时间?对两个输入矩阵规模互换的情况，回答相同的问题。...下面是一个示例代码，演示了如何在 Cython 代码中优化数组性能：pythonimport numpy as npcimport numpy as np# 定义一个常量数组a = np.array([...图片图片华为盘古：对于Strassen算法，在处理规模为kn*n的矩阵相乘时，可以将其转换为两个Strassen子串的乘积，然后使用Strassen算法进行相乘。...对于输入矩阵规模互换的情况，我们可以使用以下算法:1.对角线法:对于规模为knn的矩阵，我们可以先找到两个对角线，然后将它们分别乘以矩阵A和矩阵B。这样得到的矩阵相乘的结果仍然是knn的。...因此，当规模较大时，计算矩阵乘积的时间可能会非常长。对于两个输入矩阵规模互换的情况，计算复杂度和上述情况是相同的。因此，最快需要的时间也相同。

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前馈神经网络和BP算法简单教程

在前面已经介绍过如何对这分开的两个公式进行计算，因为f是q和z相乘，所以: ? 又因为q是x加y，所以: ? 然而，并不需要关心中间量q的梯度，因为 ? 没有用。...使用对输入值进行了常量c的平移， ? 将输入值扩大了常量a倍。它们是加法和乘法的特例，但是这里将其看做一元门单元，因为确实需要计算常量c,a的梯度。整个计算线路如下： ---- ?...因此，在实际的应用中将这些操作装进一个单独的门单元中将会非常有用。实现提示：分段反向传播。上面的代码展示了在实际操作中，为了使反向传播过程更加简洁，把向前传播分成不同的阶段将是很有帮助的。...矩阵相乘的梯度：可能最有技巧的操作是矩阵相乘（也适用于矩阵和向量，向量和向量相乘）的乘法操作。...小结对梯度的含义有了直观理解，知道了梯度是如何在网络中反向传播的，知道了它们是如何与网络的不同部分通信并控制其升高或者降低，并使得最终输出值更高的。讨论了分段计算在反向传播的实现中的重要性。

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深度学习的线性代数基础

现在，让我们用矩阵表示法重写所有内容。如您所见，以矩阵形式编写所有内容可以更简洁地描述正在发生的事情。但是我们如何乘以矩阵呢？别担心，它既简单又直观。...为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例：矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。现在让我们考虑将两个矩阵相乘。不要忘记矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该与第二个矩阵的行数相同。...所得矩阵的大小可以很容易地计算出来：如果 A=[aij] 是一个 m×n 矩阵，而 B=[bij] 是一个 n×k 矩阵，则 AB 的乘积是一个 m×k 矩阵。现在已经知道如何将两个矩阵相乘。...假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。 PyTorch 和张量这里我们使用 PyTorch 并将它们用于矩阵乘法。...学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。

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NeurIPS 2022 阿里妈妈预估模型最新进展：千样本千模

APG针对每个样本动态生成定制化的模型参数，实现了千样本千模，显著提升了点击率预估效果，并且应用到阿里妈妈搜索广告系统中，带来3%的点击率提升和1%的收入提升。...上述方法在效率和效果两个方面存在问题。在效率上，模型需要动态生成模型参数，这个计算量和内存开销是比较大的；在效果上，着重针对每组样本生成不同的参数，减弱了模型学习全局统一规律的能力。...因此文中后续分别从效率和效果两个方面进行了进一步优化。 3 低秩分解提升模型效率为了解决参数生成过程中的效率问题，本文借鉴了低秩分解的思路，将生成的参数进行拆分。...模型不再直接生成参数矩阵W，而是将W拆分成U、S、V三个矩阵，这三个矩阵相乘后还原得到完整的矩阵W，如下图。...为了平衡参数的个性化学习和共性学习，文中将V、S、U三个分解出来的参数矩阵赋予了不同的职能。文中将S定义为个性化参数，U和V定义为全局共享参数，也就是S矩阵由参数生成网络生成。

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深度理解卷积--使用im2col实现卷积

另一篇介绍了如何在tensorflow框架中调用API进行卷积操作。...上图就是im2col的原理，把一个矩阵转化为一行。...总结下一个63的图像，我们转换为了94的矩阵一个33的卷积核，我们转换为了91的矩阵两个矩阵相乘，是不是一个41的矩阵~ 如果是正常卷积呢？...回忆下卷积过程，或者跑下代码，应该也是得到一个41的结果~（以VALID方式）对比下：标准卷积的计算过程：4次33矩阵和33矩阵相乘累加 im2col实现卷积的计算过程：94矩阵和19矩阵相乘...根据矩阵相乘的定义，两个结果是一致的，但im2col肯定是优化版的卷积过程~ 通过上面几个图，大家应该就就了解了什么叫im2col，以及它如何实现卷积了。

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不同维度矩阵相乘

三维乘一维三维矩阵包含两个二维矩阵，分别将这两个二维矩阵与一维矩阵相乘（乘积为一维），结果按原来的顺序拼接起来，构成一个二维矩阵 #三维乘一维 import numpy as np a = np.linspace...((2,2)) c = np.matmul(a,b) print('a:\n',a) print('b:\n',b) print('ab:\n',c) 三维乘二维将三维矩阵中的后两维组成的二维子矩阵分别与二维矩阵相乘...('ab:\n',c) 三维乘三维两个三维矩阵中对应位置的二维子矩阵分别相乘，结果按第0维分量更多的那个矩阵的结构拼接。...注意：，并不是任意两个三维矩阵都能相乘，其必须满足两个条件： 1：两个矩阵的后两个维度构成的二维矩阵之间必须满足二维矩阵相乘的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 2：两个矩阵的第0维分量数必须相等...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。

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常用算法思想之动态规划的区间子集思想

思路：运用动态规划去解决问题，这个时候子问题并不是属于父问题的"前缀"，也不是属于父问题的"后缀",而是属于父问题的某个区间之内。...示例矩阵线程给一个矩阵序列 ABCD，它相乘的方式可以表示为 (ABC)D=AB(CD)=A(BCD)=......在输入中，矩阵用一个数组表示，比如输入40 20 30 10 30表示矩阵A有40行，20列，矩阵B有个20行，30列，矩阵C有30行10列，矩阵D有10行30列输入规则为 2 //表示总共有两个输入...扩展到假设有n个矩阵相乘，无论是怎么添加括号，改变执行顺序，最后一定是其它的都计算完毕，只需要计算剩余的两个矩阵相乘。...以数据长度为4举例，即3个矩阵ABC相乘,希望得到最少的计算次数。

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NumPy中einsum的基本介绍

假设我们有两个数组，A和B。现在假设我们想要：用一种特殊的方法将A和B相乘来创建新的乘积的数组，然后可能沿特定轴求和这个新数组，和/或按特定顺序转置数组的轴。...[4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]]) 我们通常如何在NumPy中执行此操作？...一个很好的例子是矩阵乘法，它将行与列相乘，然后对乘积结果求和。对于两个二维数组A和B，矩阵乘法操作可以用np.einsum(‘ij,jk->ik’, A, B)完成。这个字符串是什么意思？...例如，’ij,jk->ki’为矩阵乘法的转置。现在，我们已经知道矩阵乘法是如何工作的。...如函数dot和inner经常链接到BLAS例程可以超越einsum在速度方面，tensordot函数也可以与之相比。

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NDK OpenGLES3.0 开发（八）：坐标系统

在 C/C++ 中可以利用 GLM 构建模型矩阵: glm::mat4 Model = glm::mat4(1.0f); //单位矩阵 Model = glm::scale(Model, glm::vec3...在 C/C++ 中可以利用 GLM 构建观察矩阵: // View matrix glm::mat4 View = glm::lookAt( glm::vec3(0, 0, 3)...在 C/C++ 中可以利用 GLM 构建正交投影矩阵: glm::mat4 Projection = glm::ortho(-ratio, ratio, -1.0f, 1.0f, 0.0f, 100.0f...OpenGL 3D 变换实现实现 OpenGL 3D 效果最简单的方式是在顶点着色器中将顶点坐标与 MVP 变换矩阵相乘： #version 300 es layout(location = 0) in...u_MVPMatrix; out vec2 v_texCoord; void main() { gl_Position = u_MVPMatrix * a_position; //顶点坐标与 MVP 变换矩阵相乘

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【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

它还展示了如何在 C++ 中使用向量类型。cppOverload 这个示例展示了如何在 GPU 上使用 C++ 函数重载。...fp16ScalarProduct 计算两个 FP16 数字向量的标量积。matrixMul 这个示例实现了矩阵乘法，与编程指南第 6 章完全相同。...CUDA Features 这些示例展示了 CUDA 的一些高级功能，如张量核心、动态并行、图形 API 等，帮助用户了解和利用这些功能来提高计算性能和效率。特性。...newdelete 这个示例展示了通过设备 C++ new 和 delete 操作符以及 CUDA 4.0 提供的虚函数声明进行动态全局内存分配。...UnifiedMemoryPerf 这个示例通过矩阵乘法内核演示了使用和不使用提示的统一内存性能比较，以及其他类型内存（如零复制缓冲区、分页内存、页锁定内存）在单个 GPU 上执行同步和异步传输的性能表现

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js算法初窥05（算法模式02-动态规划与贪心算法）

} x = solution[a][b]; } console.log('lcs:' + answer); } lcs("acbaed","abcadf"); 四、矩阵链相乘...该问题是要找出一组矩阵相乘的最佳方式（顺序），在开始之前，有必要给大家简单讲解一下矩阵相乘，简单来说就是，加入一个n行m列的矩阵A和m行p列的矩阵B相乘，会得到一个n行p列的矩阵C。...要注意，只有一个矩阵的行与另一个矩阵的列相同两个矩阵才可以想乘。　　那么如果我想有A,B,C,D四个矩阵相乘，由于乘法满足结合律（小学数学知识点）。...这就是矩阵链相乘问题了。...//矩阵链相乘 function matrixChainOrder(p,n) { var i,j,k,l,q,m = []; //辅助矩阵s var s = [];

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

1.1 matmul product（一般矩阵乘积） m x p矩阵A与p x n矩阵B，那么称 m x n 矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C = AB ，其中矩阵C元素[cij]为矩阵A、B对应两两元素乘积之和...，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。...两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...2.1 TensorFlow实现矩阵乘法本质上只能是两个二维的matrix进行叉乘，那么两个三维甚至四维的矩阵相乘是怎么做到的呢？...相乘后，除后两维之外的维度不变，后两维变成（i，k），如（…，i，j）*（…，j，k）= （…，i，k），对应本例相乘结果是（2，2，2）。

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js算法初窥05（算法模式02-动态规划与贪心算法）

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C++ 练气期之二维数组与矩阵运算

前言 C++中的一维数组可以存储线性结构的数据，二维数组可以存储平面结构的数据。如班上所有学生的各科目成绩就有二个维度，学生姓名维度和科目成绩维度。这样的表格数据可以使用二维数组进行存储。...数乘规则：让此数字和矩阵的每一个数字相乘，最终生成一个新的矩阵。如下图所示：矩阵的数乘遵循如下的数学上的乘法运算规律。...数乘后转置和数字乘以转置后的矩阵结果一样。矩阵相乘后转置和转置后再相乘的结果一样。...一个2×2复数矩阵的共轭转置如下所示： 3.6 乘法运算两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵**A的列数和另一个矩阵B**的行数相等时才能运算。...如果m×n矩阵A和n×p的矩阵B相乘，它们的乘积**C**是一个m×p矩阵，它的一个元素：并将此乘积记为：C=AB。

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深入了解Hinton的Capsule神经网络，第二部分：如何运作

在这部分，我将描述Capsule是如何在内部运作的。...Capsule和神经元之间的重要区别一个神经元接收来自其他神经元的输入标量，然后将它们的标量的权重和总和相乘。...在这些矩阵相乘之后，我们得到的是更高层次特征的预测位置。...这就是为什么，为了举个例子，在两个capsule J和capsule K中都有一个红色的点。那么，我们的低层次的capsule应该把它的输出送到哪里呢?...这个问题的答案是动态路由算法的本质。

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TypeScript 实战算法系列（十）：实现动态规划

那么上述结果是通过人脑计算出来的，接下来我们来用动态规划将其解决，用动态规划解决这个问题需要两步：构造矩阵根据矩阵推出组合我们先来看下矩阵的构造步骤，我们需要的数据：物品的重量weights、物品的价值...例如：字符串1 a c b a e d 字符串2 a b c a d f 上述表格中，描述了两个字符串，它们的最长公共子序列为: acad 与背包问题一样，此处我们也需要通过构建矩阵求出最长公共子序列的长度...矩阵链相乘给定n个矩阵序列：（A1,A2,A3,A4,...,An），计算他们的乘积: A1A2A3A4...An，使得乘法次数最小。我们知道矩阵相乘满足乘法结合律，因此才会有矩阵链相乘的问题。...两个矩阵相乘乘法次数最小，他们的乘法次数计算方法为：第一个矩阵的大小 * 第二个矩阵的列数,即：A(mn) * B(np) = mnp。...这里简单阐述下：要想知道矩阵链相乘的计算次数，我们就得先知道两个矩阵如何相乘，要想知道两个矩阵间的相乘，我们就得知道向量间怎么相乘，要想知道向量怎么相乘，我们就得知道什么是向量，当我们把这些都学会后，发现这就是线代的入门知识点

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TypeScript实现动态规划

那么上述结果是通过人脑计算出来的，接下来我们来用动态规划将其解决，用动态规划解决这个问题需要两步：构造矩阵根据矩阵推出组合我们先来看下矩阵的构造步骤，我们需要的数据：物品的重量weights、物品的价值...例如：字符串1 a c b a e d 字符串2 a b c a d f 上述表格中，描述了两个字符串，它们的最长公共子序列为: acad 与背包问题一样，此处我们也需要通过构建矩阵求出最长公共子序列的长度...随后根据求出的矩阵推导出公共子序列。那么，我们先来看看这个矩阵的构建思路：需要两个参数：字符串1wordX、字符串2wordY 声明两个辅助变量m、n，用于接收两个字符串的长度。...我们知道矩阵相乘满足乘法结合律，因此才会有矩阵链相乘的问题。两个矩阵相乘乘法次数最小，他们的乘法次数计算方法为：第一个矩阵的大小 * 第二个矩阵的列数,即：A(mn) * B(np) = mnp。...这里简单阐述下：要想知道矩阵链相乘的计算次数，我们就得先知道两个矩阵如何相乘，要想知道两个矩阵间的相乘，我们就得知道向量间怎么相乘，要想知道向量怎么相乘，我们就得知道什么是向量，当我们把这些都学会后，发现这就是线代的入门知识点

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「算法小记」-2：矩阵链相乘的方案数【迭代递归动态规划区域化DP记忆化搜索】（C++ ）

矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法（矩阵链相乘和硬币问题）

终端图像处理系列 - OpenGL ES 2.0 - 3D基础(矩阵投影)

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （24）-- 算法导论4.2 6题

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