我在文档中找不到任何实现,这将说明我如何在向量(1d矩阵)中检索具有匹配值的值索引。最接近的例子是:
Mat b;
Mat a = b == 5;
所以这应该给我一个布尔人的矩阵。然后,我可以使用它提取等于5的值的索引。有更好的方法吗?它应该并行地将向量中的所有值发送到GPU,然后返回唯一(或第一个)等于5的值的索引。它不应该是“算法”框架中的任何内容,比如:
std::find(...);
只对并行GPU解决方案感兴趣。
我在MATLAB中有一个稀疏矩阵,维数是:8970240 x 8970240 = L x L。我们叫它M吧。
例如,给定索引i和j:M(i, j) = 1,我必须将1的值赋值给矩阵中的许多元素。
我有索引,我想在这里执行以向量形式存储的赋值,这是:
一维向量V1存储行索引(i's)。
一维向量V2存储列索引(j's)。
现在,问题是V1 (7004160)的长度与V2 (6389760)的长度不同。它还会在我的稀疏矩阵中返回很多非零元素,总共是7004160 x 6389760 = 44754901401600 = A非零元素。
我试图以这样的方式构造M:
M
我正在处理一个NLP问题https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-started。我想在train_test_split之后执行矢量化,但是当我这样做时,得到的稀疏矩阵的大小=1,这是不正确的。下面是我的代码:
def clean_text(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text) #tokenizing the words
lower = [word.lower() for word in tokens] #converting words to lowercase
remove_stop
我正在取一个大的(密集的)网络矩阵,并把它转换成一个编辑专家。然而,当我这样做时,分配给R的内存似乎是疯狂的。在我的例子中,我有一个12 my的矩阵(1259x1259),当转换成一个编辑家(i,j,w)时,它占用了71 my的内存!我正在使用it包来执行这些操作,但我不认为它与此相关。以下是我对合成数据所做的工作。
library(igraph)
A <- matrix(runif(25), 5, 5)
A <- A %*% t(A)
diag(A) <- 0
我做了矩阵对称和对角线0,因为这是我的数据的样子,但我认为这与这个问题无关。在这里,我使用照片:
# using
我有一个矩阵M x N x 2,我想对它应用PCA。我知道,通常你只取MxN矩阵,但我正在尝试从内田诚一的这篇论文中做一些工作: https://www.researchgate.net/publication/3973917_Using_eigen-deformations_in_handwritten_character_recognition (特别是2.1和2.2) 矩阵在向量的帮助下表示变形。每列都是一个向量(dimension=像素),其中包含向量(dimension= 2,表示坐标) 我只需要连接这些向量,或者我如何解决这个问题?
我正在处理一个NLP问题。我想在train_test_split之后执行矢量化,但是当我这样做时,得到的稀疏矩阵的大小=1,这是不正确的。
我的train_x集大小是(4064,1),在tfidf.fit_transform之后我得到大小= 1。那怎么可能呢?!下面是我的代码:
def clean_text(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text) #tokenizing the words
lower = [word.lower() for word in tokens] #converting words to lowerca