python – 有没有办法在没有for循环的numpy中实现重复？

我有以下问题.存在矩阵X并且我需要生成矩阵H,使得矩阵H中的第i行的值由矩阵X的第i行和矩阵H的第(i-1)行确定.

H_{i} = F(X_{i}, H_{i-1})

为了计算矩阵H的第一行,我们使用一个特殊的矩阵外行(行0,所以说).

有没有办法以矢量化的形式有效地实现这种重现,而不使用for循环？

解决方法:

除了显式的for循环之外,没有其他方法(通常).这是因为无法跨行并行化此任务(因为每行依赖于其他行).

更难的是你可以轻松生成chaotic behavior,例如看似无辜的logistic map：x_ {n 1} = r * x_n *(1 – x_ {n-1}).

如果你设法找到一个封闭的表格,基本上消除了递归关系,你只能找到解决这个问题的方法.但是必须为每个递归关系做这个,我很确定你甚至不能保证存在一个封闭的形式……

标签：recurrence,recurrent-neural-network,python,numpy,vectorization
来源： https://codeday.me/bug/20191007/1867427.html