TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(

对于方阵A,如果为非奇异方阵,则存在逆矩阵inv(A)对于奇异矩阵或者非方阵,并不存在逆矩阵,但可以使用pinv(A)求其伪逆   inv:   inv(A)*B实际上可以写成A\BB*inv(A)实际上可以写成B/A这样比求逆之后带入精度要高 A\B=pinv(A)*B A/B=A*pinv(B)   pinv:   X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差 pinv是求广义逆 先搞清楚什么是伪逆.对于方阵A,若有方阵B,使得:A·B=B·A=I,则称B为A的逆矩阵.如

title: [线性代数]7-3:对角化和伪逆(Diagonalization and the Pseudoinverse) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Diagonalization Pseudoinverse toc: true date: 2017-12-06 14:03:08 Abstract: 本文以线性变换的角度重新理解矩阵变换的原理,以对角化和SVD作为主要的案例 Keywords: Diagonalization

Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse). 非方矩阵,逆矩阵没有定义.矩阵A的左逆B求解线性方程Ax=y.两边左乘左逆B,x=By.可能无法设计唯一映射将A映射到B.矩阵A行数大于列数,方程无解.矩阵A行数小于列数,矩阵有多个解. 矩阵A的伪逆A + =lim a->0 (A T A+aI) -1 A T.计算伪逆公式,A + =VD + U T.矩阵U.D.V是矩阵A奇异值分解得到矩阵.对角矩阵D伪逆D + 是非零元素取倒数后再转置.矩阵A列数多于行数,伪逆求解线性方程是可

非方阵的矩阵的逆矩阵  pseudoInverse 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式,广义逆矩阵 matlab中是pinv(A)-->inv(A). #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<Eigen/Core> #include<Eigen/SVD> template<typename _Matrix_Type_> _Matrix_Type_ pseudoInverse(const

HDU 1394 Minimum Inversion Number(线段树求最小逆序数对) ACM 题目地址:HDU 1394 Minimum Inversion Number 题意:  给一个序列由[1,N]构成.能够通过旋转把第一个移动到最后一个.  问旋转后最小的逆序数对. 分析:  注意,序列是由[1,N]构成的,我们模拟下旋转,总的逆序数对会有规律的变化.  求出初始的逆序数对再循环一遍即可了. 至于求逆序数对,我曾经用归并排序解过这道题:点这里.  只是因为数据范围是5000.所以全

本问题出自:微软2014实习生及秋令营技术类职位在线测试 (Microsoft Online Test for Core Technical Positions) Description Find a pair in an integer array that swapping them would maximally decrease the inversion count of the array. If such a pair exists, return the new inversio

https://blog.csdn.net/mrvector/article/details/81090165 [题解] 方法与求逆序对的个数类似,用归并排序分治求解.不同之处在于添加了一个虚拟指针pointer. [代码] #include <iostream> using namespace std; #define maxn 200005 int s[maxn], temp[maxn]; long long ans; void Merge(int left, int right, int

这题目意思非常easy,就是给你一个数组,然后让你又一次排好序,排序有要求的,每次仅仅能交换两个元素的位置,交换须要一个代价 就是两个元素之和,问你把数组重小到大排好最少须要多少代价 可能一開始想不到逆序数,我是专门做专题往那边想才想到的,举个样例吧 数组: 9 1 0 5 4 此时到 0 的时候,我们先手写一下最小代价,然后再依照自己的推測去看看,就是当前扫到0,那么前面比它大的数有2个,所以先 部分代价为 2 * 0,然后再加上前面比它大的数 也就是9 和1 ,那么最小代价为10,发现跟手算

Insertion Sort is a simple sorting technique which was covered in previous challenges. Sometimes, arrays may be too large for us to wait around for insertion sort to finish. Is there some other way we can calculate the number of times Insertion Sort

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1394 题意: 给定一个n,然后又n个数字,首先,这些数字的大小是从0开始到n-1,比如样例n=10,则这十个数就是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,然后再将他们的顺序打乱来,构成一个数组. 对于数组a,每次把最前面的下标的数放到末尾去,然后求n次操作中最小的逆序数的个数是多少. 其中逆序数是当i<j时ai>aj. 题解: 首先由于数字给的很小,只有5000个,所以可以暴力. 由于题目给的数字是从0到n

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnis

Minimum Inversion Number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 25092    Accepted Submission(s): 14816 Problem Description The inversion number of a given number sequence a1, a2, ..., a

# coding:utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import unicode_literals from __future__ import print_function from __future__ import division import tensorflow as tf x = tf.placeholder(dtype=tf.float32) y = tf.placeholder(dtype=

1523. K-inversions Time limit: 1.0 secondMemory limit: 64 MB Consider a permutation a1, a2, …, an (all ai are different integers in range from 1 to n). Let us call k-inversion a sequence of numbers i1, i2, …, ik such that 1 ≤ i1 < i2 < … < ik ≤ n

#include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define fi first #define se second #define mk make_pair #define PII pair<int, int> #define PLI pair<LL, int> #define PLL pair<LL, LL> #define y1 skldjfskldjg #define y2 skldfjsklejg usin

导入 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Spark Mllib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现.在使用Breeze库时,需要导入相关包: Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric._ Breeze创建函数: 操作名称 Bree

对于见得多了的东西,我往往就习以为常了,慢慢的就默认了它的存在,而不去思考内在的一些道理.总体最小二乘是一种推广最小二乘方法,本文的主要内容参考张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 最小二乘法 最小二乘法,大家都很熟悉,用在解决一超定方程.最小“二”乘的“二”体现在准则上——令误差的平方和最小,等价于 最小二乘解为(非奇异) 可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出. Steven M.Kay 的<统计信号处理—估计理论>中是这样介绍最小二乘估计的:最

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快.当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络.由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢.BP网络就是一个典型的例子. 如果对于输入空间的某个

本程序意在解释这样几个问题:完整版代码在本文的最后. 1.实验的设计如何转换成设计矩阵? 2.设计矩阵的每列表示一个刺激条件,如何确定它们? 3.如何根据设计矩阵和每个体素的信号求得该体素对刺激的敏感性? 程序详解: 1.构造hrf hrf_small = [ 0 4 2 -1 0 ]; figure(1); clf; plot(0:4,hrf_small,'o-'); grid on; xlabel('Time (in units of TRs, 4s long each)'); ylabel

OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并