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矩阵形状无法相乘错误

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OpenGl开发图形绘制详解

所以大多数人都不能讲出个个所以然来。官方对OpenGl的描述为:> OpenGL(Open Graphics Library开发图形接口)是一个跨平台的图形API,用于指定3D图形处理硬件中的标准软件接口。OpenGl的前身是SGI公司为其图形工... 系统调用此方法时的GLSurfaceView几何形状的变化,包括尺寸变化GLSurfaceView或设备屏幕的取向。例如,当设备从纵向变为横向的系统调用这个方法。使用此方法可以在变化做出反应GLSurfaceView容器。介绍完了GlSu...

徒手体验卷积运算的全过程|社区征文

叠加指的是对两个函数的乘积求积分,在离散情况下就是加权求和,为了方便理解统一称之为叠加。整体过程大致如下图:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3b6f8462a8... 特别是我们常用的numpy(**支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库**)### 数组的形状比如我们常说的excel数据中有几行几列,这就是数组的形状,也就是数组的排列方式,shape本身的意...

万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文

#### step2:初始化权重矩阵​  我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都... ​  这步就是矩阵乘法,注意@表示矩阵乘法,*表示矩阵按位相乘。代码如下:```pythonquerys = x @ w_querykeys = x @ w_keyvalues = x @ w_value```​  同样的,我们可以看看此步得到的$Q、K、V$结果:...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符... 有`8`个`2`相乘,2^8^,也就是`256`种不同的信号。但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界...

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随着智能创作云功能的持续迭代,本文档将持续更新,欢迎大家收藏关注~ 核心功能迭代记录-从23年9月下旬开始更新: 【2024/3/6】视频分发上新快手渠道啦,支持绑定快手矩阵账号,一键分发视频内容 【2024/3/6】效果数据... 未添加标题等错误配置进行高亮提醒,防止误发布 【2023/9/20】支持一键下载已绑定的抖音账号列表,支持本地上传文件设置默认POI。对已添加到发布任务的作品增加“已发布”或“计划发布”标签提醒,防止重复发布 一、智...

CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文

就需要一个1×10000维的矩阵来表示,而且矩阵中有9999个0,这无疑是对空间的一种浪费。2. 这种编码方式无法表示两个相关单词的关系,如“秃”和“头”这两个单词明显是有某种内在的关系的,但是独热编码却无法表示这种... 那么我们将它们两个相乘,就得到了“秃”的词向量:词向量“秃”:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8b576617997f4a11a33c3471e40d678f~tplv-tlddhu82om-image....

ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术

将频谱掩蔽和输入频谱相乘即可得到增强语音。我们在每一个频带序列建模模块后添加了说话人注意力模块以构建特定人语音增强模型。### 说话人注意力机制模块 (SAM)![picture.image](https://p3-volc-community-s... 与传统波束形成算法求解空间协方差矩阵的原理类似,频谱信息和空间信息在波束权值的估计中也起着重要作用。然而,现有许多神经波束形成器都无法对波束权值进行最优估计。为处理这一挑战,火山引擎提出了一种傅里叶卷积...

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粗排优化探讨|得物技术

CIN 做法是分别取重要用户特征和商品特征组成三阶交互矩阵。匹配层将各个塔的输出拼接过 LR。### **优化点:增强双塔交叉程度**代表:对偶增强双塔,美团引入对偶增强向量的双塔召回模型[6]出发点:希望... 然后与主网络中间层特征向量相乘,实现场景信息融入到主网络的中间层。[动态权重:推荐算法的新范式](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTU2ODQzMg==&mid=2247484301&idx=1&sn=802ca666d5b684bc7b275bc952...

与 AI 相伴的一年|社区征文

在卷积层中特征矩阵和卷积核通过互相关运算得到输出特征矩阵。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/94de3a264f1f475d8feda2ac64a3bc89~tplv-tlddhu82om-image.ima... 不能太大也不能太小,尤其是对于深度神经网络,随着深度的增加,会设计多层激活函数,求梯度时各层激活函数的导数值会与其他导数值相乘,如果激活函数的导数值太大或太小,容易出现梯度爆炸或梯度消失,影响参数优化。#...

特征工程

2.4 笛卡尔乘积笛卡尔乘积是指两个集合 X 和 Y 的笛卡尓积(Cartesian product),又称直积,表示为 X × Y,第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。 说明 字段设置 左右操作数所选... 可以通过 SVD 将 n 维矩阵降维到 k。 说明 字段设置 特征列:特征列,用来训练的特征参数设置 降维方式:此参数有三个选择,选择不同表示的降维程度不同。 选择 none 表示不移除任何主成分,即若是输入的数据含有 n 个属...

特征工程

2.4 笛卡尔乘积笛卡尔乘积是指两个集合 X 和 Y 的笛卡尓积(Cartesian product),又称直积,表示为 X × Y,第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。字段设置左右操作数所选列 2.5 离... 可以通过 SVD 将 n 维矩阵降维到 k。字段设置特征列:特征列,用来训练的特征参数设置降维方式:此参数有三个选择,选择不同表示的降维程度不同。选择 none 表示不移除任何主成分,即若是输入的数据含有 n 个属性,那么输...

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