维数

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维数和秩

维数与秩是两件事，维数是指一个数组(学名向量)里面含有几个数字，每一个数字占据一个维度，数字越多，说明我们需要从更多的维数上来描绘这个事物，比如看一个人，我们就会从年龄，性别，身高，体重，籍贯…一大堆数字上来认识一个人，也就是“多维”。那么秩是啥呢？秩是多个数组(向量)之间的关系，若从几

matlab改变矩阵的维度

B = reshape(A,m,n) 将矩阵A的元素返回到一个m×n的矩阵B。如果A中没有m×n个元素则返回一个错误。 B = reshape(A,m,n,p,...) or B =reshape(A,[m n p ...]) 把A中元素进行重塑成m×n×p×…的矩阵，特别地，指定的维数m×n×p×…的积必须与prod(size(A))相同。 B = res

卷积神经网络(CNN)

一、卷积(convolution) 卷积操作就是使用卷积核从左往右、从上往下依次扫描输入的原始矩阵，得到一个降维后的特征矩阵。使用 f ∗ f f*f

一点点矩阵理论知识：如何区分理解子空间的和与并？

两个子空间的并，是由两个子空间的所有元素的集合，并不会产生新的向量或者维数；两个子空间的和是两个子空间中所有向量的线性组合的综合，会产生新的向量和维数。例如：x轴向量和y轴向量的并就是x轴和y轴向量的集合，“并”是集合里的一个操作（自己回忆一下学集合的时候两个集合相并不过

Java之反射维数相同和类型相同的数组共享同Class对象

维数相同和类型相同的数组共享同Class对象 public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println(int.class); System.out.println(void.class); int [] arrA = new int[10]; int [] arrB = new int[30];

线性空间,欧氏空间，线性变换

目录 1.1 线性空间线性空间过度矩阵维数定理直和

22张宇八套卷(过关版) -- 卷二

选择题 1.渐近线常规题目难度: ⭐ 2. 一元微分结论：一个可导函数乘一个不可导函数，不可导点的问题。难度: ⭐ 3.无穷小比阶比较有新意，需要先换成极坐标难度: ⭐ 4.傅里叶级数 a0公式和收敛定理难度: ⭐ 5. 解空间维数解空间维数即 s = n - r 公式: AB = 0 r(A) + r(B) <

矩阵论 - 9 - 线性无关、基、维数

线性无关、基、维数线性无关 Independence 假定有 \(m\times n\) 的矩阵 \(A\) ，以列向量形式表示：\(\begin{bmatrix}v_1 & v_2 & \cdots & v_n\end{bmatrix}\)。如果 \(Ac=0\) 只有零解 \(c=0\)（即 \(A\) 零空间中有且仅有 \(0\) 向量），则各向量线性无关。如果矩阵 \(A\) 的列向

【线性代数】基、维数

m*n矩阵A，m < n，则线性方程组Ax = 0含有自由变量，矩阵A的零空间除了0向量外还有其他解。线性相关和线性无关一组向量v1,v2,...vn, 如果存在一个系数不全为零的线性组合，得到零向量，则称这组向量线性相关；否则称线性无关。这组向量构成矩阵A的列向量，若这组向量线性无关，等价于矩阵

向量化 Vectorization

在将数据的运算转化为向量化运算时，有种快捷方法：根据想要得到的结果的维数，和当前数据矩阵/向量的维数来构建关系式。比如结果是一个n*1的向量h，现在有的数据是一个m*n的矩阵X和一个m*1的向量theta，那么很有可能： h = X' * theta （这里的X‘表示X的转置）向量化可以简化代码，提高运算效

Transformer再下一城！Swin-Unet：首个纯Transformer的医学图像分割网络

OpenCV学堂今天以下文章来源于集智书童，作者ChaucerG 集智书童机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.0553

机器学习里面的核kernel，维数灾难

核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。李航的《统计学习方

Transformer再下一城！Swin-Unet：首个纯Transformer的医学图像分割网络

Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络，其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder

对抗样本检测：Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality

Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality Abstract 深度神经网络对于对抗样本的攻击是十分脆弱的。要理解对抗样本，我们需要对对抗样本所在空间（对抗子空间）进行特征描述。作者通过局部固有维数（Local Intrinsic Dimensionality, LID）来表

2021-04-23

simulink中的s-function的直接馈入模块是否有直接馈入有一个简单的判断方法，就是查看mdlOutputs 和 mdlGetTimeOfNextVarHit 两个子方法中有没有用到输入u。用到直接馈入就是要设置成1. flag=3 时仿真出错一般就是输出的维数配置有问题，或者就是这个直接馈入有问题。

deepFM(原理和pytorch理解)

深度学习第四课程笔记-第一周卷积神经网络

第三周参数调试边缘检测我们看下下面的图这个图反应了卷积神经网络的第一步，边缘检测，可以先检测横或者竖的线。左侧部分为一个图片的灰度图（没有其他色RGB），中间是我们的3*3滤波器,*号是卷积的标志，右侧也可以看成一个灰度图。注意这里

PCA学习笔记(含推导过程）

本篇博客的主要内容有：降维 PCA的数学基础 PCA的两种思想推导基于最大投影方差基于最小重构距离 PCA的计算过程降维降维属于无监督学习，可以用来解决训练中过拟合和维数灾难问题。维数灾难导致数据稀疏性/过拟合一个直观的理解是：假设我们有十个样本特征维数为1D时，

机器学习9 主成分分析

一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据

9、主成分分析

有向图与关联矩阵

维数灾难与PCA主成分分析

背景　　　　维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“

四个基本空间

概述讨论矩阵的四个基本子空间，通过维数和基来深入了解四个子空间。列空间列空间我们都熟悉了，就是矩阵列线性组合组成的空间。位于: \(R^m\)空间维数：r 一组基：主元列零空间零空间也并不陌生，使\(Ax=0\)的所有x组成的空间位于: \(R^n\)空间维数: n-r 一组基: 特解行空

基、维数

基基是生成一个向量空间的最小向量组。它们：线性无关个数不多不少，刚好生成向量空间如一个\(R^3\)的基： \[ \left[ \begin{matrix} 1\\0\\0\\ \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\1\\0 \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\0\\1 \end{matrix} \right

如何获取数组的维数(API)

在VBA中并没有提供可以直接获取数组维数的函数和方法，前面的文章“如何获取数组的维数”介绍了，如何使用捕获错误的方法来获取数组的维数，本文介绍如何使用Windows API获取数组的维数。示例代码如下： Type SAFEARRAYBOUND cElements As Long lLbound As Long End Type