基本概念------Hadamard product / Element-wise multiplication / Element-wise product /Point-wise product

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Hadamard Product，又称元素级乘法，是将相同位置的矩阵或向量元素相乘。这个概念在图像压缩如JPEG和递归神经网络的LSTM单元中有重要应用。
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【浅显易懂系列】Pytorch快速认识和掌握向量乘积运算
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深度学习杂乱知识
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阿达玛乘积作为逐元素操作的工具，在几何意义上更注重局部的缩放和交互，而不是全局的变换。在机器学习中，它在神经网络的前向传播与反向传播特征交互注意力机制以及权重矩阵的控制等方面发挥了至关重要的作用。它的逐元素特性使得复杂的计算任务更加高效，尤其是在大规模的矩阵运算中，通过阿达玛乘积可以简化多维数据的处理与优化。梯度消失的主要原因是：在使用Sigmoid或Tanh等激活函数时，它们的导数在远离 0 的区域非常小，导致梯度在反向传播过程中逐层变小。梯度消失现象。
李沐笔记+课后练习（线性代数）
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Hadamard product (哈达玛积) 很简单，就是矩阵对应位置相乘。 如
深入解析Point-wise、Pair-wise与Element-wise操作
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python element-wise 是什么意思
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element-wise product（也称为element-wise multiplication或Hadamard product）是指两个矩阵对应位置元素进行乘积。例如： ```python import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 x1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]...
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【琐碎】element-wise multiplication
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element-wise product = element-wise multiplication = Hadamard product 含义：两个矩阵对应位置元素进行乘积 例如v*w=s表示对每一个输入向量 v 乘以一个给定的“权重” w 向量。换句话说，就是通过一个乘子对数据集的每一列进行缩放。这个转换可以表示为如下的形式： 参考： https://www.zhihu.com/question/65866370 https://www.zhihu.com/question/432693995 .
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