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搜索关键字:向量空间    ( 197个结果
魔法弹(线性基)
魔法弹(线性基) 给出n个m位数,问它们张成的异或集合的大小。 关于线性基,这篇 "博文" 讲的太好了: 所谓线性基,就是线性代数里面的概念。一组线性无关的向量便可以作为一组基底,张起一个线性的向量空间,这个基地又称之为线性基。这个线性基的基底进行线性运算,可以表示向量空间内的所有向量,也即所有向量 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-05 17:24:30    阅读次数:204
基于向量空间的知识图谱查询及结果解释
知识图谱是一个宏大的数据模型,可以构建庞大的“知识”网络,包含世间万物构成的“实体”以及它们之间的“关系”,图文并茂地展现知识方方面面地“属性”,让人们更便捷地获取信息、找到所求。为了让大家对知识图谱有更深入的认识,今天这篇文章将由东南大学计算机科学与工程学院王萌老师为我们讲解基于向量空间的知识图谱查询及结果解释。以下为王萌老师的演讲实录深度学习和知识图谱的结合,目前是整个AI最新、最热的一个方向
分类:其他好文   时间:2018-10-02 14:03:21    阅读次数:214
word2vec 构建中文词向量
词向量作为文本的基本结构——词的模型,以其优越的性能,受到自然语言处理领域研究人员的青睐。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起,这对后续的文本分类,文本聚类等等操作提供了便利,本文将详细介绍如何使用word2vec构建中文词向量。 一、中文语料库 本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-23 16:22:44    阅读次数:338
【矩阵计算】矩阵乘法其一:基础符号和算法
矩阵符号 矩阵操作 向量符号 向量操作 Saxpy算法 Gaxpy算法 外积 矩阵分割和冒号符号 矩阵-矩阵乘法 复数矩阵 矩阵符号 如果用表示所有实数的集合,那么我们用表示所有的实数矩阵组成的向量空间,即: 其中,大写字母(如)表示矩阵,带下标的小写字母(如)表示矩阵中的元素。除了用表示矩阵中第行 ...
分类:编程语言   时间:2018-09-22 18:22:03    阅读次数:427
相似度算法之余弦相似度
转自:http://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性" ...
分类:编程语言   时间:2018-08-29 20:29:22    阅读次数:275
线性代数的本质-08第二部分-以线性代数的眼光看叉积
叉积究竟应该如何理解呢?如何从多维空间压缩到一维空间呢?如何解读他们的坐标呢? 对偶性的思想在于:当观察到多维空间向数轴的线性变换时,它均与空间中的唯一一个向量所对应,应用线性变换和这个向量点乘等价。 数值上说:这是因为这类线性变换可以用一个只有一行的矩阵描述,而它的每一列给出了基向量变换后的位置。 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-17 18:20:22    阅读次数:160
数学基础---范数
数学基础 范数 转自:http://blog.csdn.net/alec1987/article/details/7488686 设X是数域K上线性空间,称║˙║为X上的范数(norm)。 范数的定义 若X是数域K上的线性空间,泛函 ║·║: X->R 满足: 1. 正定性:║x║≥0,且║x║=0 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-06 13:39:59    阅读次数:167
关于范数
一、什么是范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量的长度或大小。范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下: \(||x||_p := (\sum_{i=1}^{n}|x_i|^p)^{1/p}\) L1范数 当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和。 L2范数 当 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-29 10:44:48    阅读次数:131
矢量运算_向量积
向量积,数学中又称外积、叉积,物理中称矢积、叉乘,是一种在向量空间中向量的二元运算。 计算 \begin{equation*}\vec{a}=\left(a_x,a_y,a_z\right)\qquad \vec{b}=\left(b_x,b_y,b_z\right) \\\begin{array} ...
分类:其他好文   时间:2018-07-22 00:22:57    阅读次数:359
径向基函数网络
介绍 径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)是由三层构成的前向网络:第一层为输入层,节点数等于输入的维数;第二层为隐含层,节点个数视问题复杂度而定;第三层为输出层,节点数等于输出数据的维度。RBF的隐含层是非线性的,采用径向基函数作为基函数,从而将输入向量空间转换到隐含 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-01 20:27:03    阅读次数:222
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