高维矩阵相乘

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#矩阵 #线性代数

高维矩阵指维度≥3的矩阵，或者叫张量。高维矩阵的乘法本质上还是二维矩阵之间的乘法，即把最后两个维度看成矩阵，执行二维矩阵乘法。
M1_4D shape:(2, 3, 3, 2), M2_4D shape:(1, 1, 2, 3), M3_4D shape:(2, 3, 3, 3)
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ZHANG8023ZHEN
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python三维矩阵乘法_tensorflow 二维矩阵乘以三维矩阵，高维矩阵相乘
weixin_39720662的博客
12-05 2639
最近看论文时看到了一个让我费解的操作。二维矩阵 * 三维矩阵 * 二维矩阵 得到了一个二维矩阵。即：(n * c1) x (m * c1 * c2) x (n * c2) 得 n * m实现主要参考的是tensorflow的matmul运算对于高维矩阵的乘法支持batch的操作，只要保证高维矩阵最后两维之前的维度一样就可以。直接上例子比较直观。import tensorflow as tfg =...
PyTorch中matmul函数的矩阵相乘原则和注意事项
qq_46396470的博客
07-01 1597
为什么是这样，因为其实高维矩阵的乘法就是分别从高维中选取对应位置的一对矩阵（普通矩阵）相乘把高维都遍历完了，整个高维矩阵乘法也就完成了。最后2维为矩阵乘法正常计算完成应该有的维度，而高维则以参与计算的两个矩阵中，维度更大的那个矩阵的维度为准。最后，我们考虑更高维度的情况，例如四维张量。那么原参与计算的矩阵形状，高维有多大，计算结果就应该有多大（因为高维只遍历），我们对最后两个维度进行了矩阵相乘，得到的结果张量 C 的形状是。，我们对最后两个维度进行了矩阵相乘，得到的结果张量 C 的形状是。
Matlab 高维矩阵与向量的点乘 （Permute）
01-06
Matlab 高维矩阵与向量的点乘 （Permute） 今天遇到一个问题，如何用一个n维的向量点乘一个m×k×nm\times k\times nm×k×n 的矩阵， 并避免用循环。Matlab矩阵实验室名不虚传，通过permute这个命令可以有效解决这个问题。因此记录下来，以备不时之需 （几年前遇到过同样的问题，但是没做笔记，所以这次一定要记下来）。 a = [1,2,3]; % 这里需要注意Matlab是按列存储的； test = repmat(a,3,1,3); % 把向量a复制成一个3*3*3的矩阵； 查看test矩阵 test(:,:,1)=[123123123],test(:,:
高纬度矩阵乘法的意义
weixin_45193103的博客
11-02 917
也就是说，如果是（3,5,4）x（3,4,5）-》（3,5,5），这个乘出来的（1,5,5）有三个，而且每一个只和对应维度才有关系。（batchsize，length，feature）x (batchsize,feature , length)->(batchsize,length,length),盛出来的一个batchsize，是维度对应的。（1）cat后，成了这样，也就是把每个batch的相同位置的东西放在了一起，也就是说好比，第一个batch的x1，和第二个batch的x1_,放在了一起。
高维矩阵相乘 及对应的numpy pytorch函数
astupidspiderman的博客
04-21 2433
是不能用的 这个时候如果一定要相乘，那么可以用*实现按元素相乘，通过广播机制补充到同维度，再进行同维度的乘法，只需要较低维矩阵的最高维与较高维矩阵对应维度形状相同即可。需要满足的规则是：矩阵的最后两维满足矩阵相乘原则，前面的n-2维相同（或者利用广播机制 可以为1）在介绍矩阵的乘法之前，需要先回顾总结一下向量的点乘和叉乘（矩阵的点乘叉乘和向量是不一样的）与向量相乘不同的是，矩阵点乘得到的仍然是一个矩阵，不改变维数，他的结果是。，需要满足矩阵乘法的运算规则，即前者的列数和后者的行数要相等。
不同维度的矩阵相乘的维度结果（高维数组相乘的运算规则）、时间复杂度计算
Drug discovery
10-05 2万+
一张图就明白了 二个矩阵乘法 对于矩阵A(n*m),B(m*n), 这里A(n*m)表示A是n行乘m列的矩阵。 如果A*B，那么复杂度为O(n*m*n),即O(n^2m) 。进一步思考，为什么呢，直接代码解释： for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n for(j=0;j<m;j++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵中的m ,一样的 for(k=0;k<n;k++){ //B矩阵中的n ...
高维矩阵乘法学习总结
qq_51346719的博客
07-31 363
高维就是低维的堆叠
Matlab基础之高维矩阵创建和应用
热门推荐
五仁月饼哭了的博客
10-02 2万+
前言： 高维矩阵在Matlab里是指维数大于等于3的矩阵，我们可以把三维矩阵比作一本书，其中行、列和页数构成了3维，在很多领域里有着特别的额应用。 一、创建高维矩阵 1.坐标点创建 定义一个3*3*3（3维）矩阵，先把每页的内容（行和列）确定好，在确定页数： a(:,:,1)=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; a(:,:,2)=[10 20 30;40 50 60;70 80 9
Tensorflow中高维矩阵的乘法运算tf.matmul(tf.linalg.matmul)详悉
yaokun2012的博客
07-25 832
在tensorflow框架下，经常会用到矩阵的乘法运算，特别是高（多）维的矩阵运算，在这些矩阵运算时，经常使用到其中的tf.matmul或tf.linalg.matmul等函数。但高维矩阵在内部怎么运算的？其内部的参数是怎么实现的在tensorflow给出的介绍仍然存在表达不明的问题，所以在此作进一步的阐释。声明：本博客里的数组乘法运算是指，不是对应元素相乘。所述高维代表矩阵的维度3维。
【torch函数】torch.matmul——矩阵乘法
weixin_45780075的博客
04-18 538
是 PyTorch 中用于执行张量之间的矩阵乘法的函数。它可以用于两个张量之间的矩阵乘法，也可以用于高维张量之间的批量矩阵乘法。在矩阵乘法中，torch.matmul 会根据输入张量的维度自动进行广播，以便进行有效的矩阵乘法运算。
多维矩阵乘法：简单函数在多维数组中执行快速矩阵乘法。-matlab开发
05-30
mmat(A,B) 执行矩阵乘法，其中二维矩阵是多维数组的一部分。 它相当于用于二维数组的内置 mtimes 函数的 Matlab。 然而，它自然地扩展了 mtimes 函数，其中两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如： A = [1 2;2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) 但是 A 和 B 可以沿第 3 维展开： A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) 也可以执行，C 将包含： C(:,:,1) = A(:,:,1)*B; C(:,:,2) = A(:,:,2)*B; ... 在上面的示例中，B 沿着单例维度扩展以匹配 A 的乘法大小。 在上面的例子中，矩阵乘法是沿着 A 和 B 的前两个维度执行的。但是当调用时： mmat(A,B,dim) 然后dim
【深度学习中的数学】高维矩阵乘法规则
qq_41682740的博客
05-10 5241
⾼维矩阵指维度≥3的矩阵，或者叫张量。 高维矩阵相乘分两种情况：1.相同维度 2.不同维度 1.相同维度矩阵 本质上还是⼆维矩阵之间的乘法，即把最后两个维度看成矩阵，执⾏⼆维矩阵乘法。 要求：1）后两维满足二维矩阵乘法 2）前几维形状相同 例如（a,b,c,d）可与（a,b,d,e）相乘 但由于广播机制的存在，要求2）不满足时也可进行相乘，前几维取较大的形状 （a,b,c,d）*(e,f,d,g)=(max{a,b},max{b,f},c,g) 实战中可以使用numpy中的matmul()
高维矩阵理解
qq_41093957的博客
08-18 1470
高维矩阵理解 以 [B,C,D,H,W]为例，可以当作形状维度和数据维度来理解，一般来说，B,H,W都是当作形状，常见得处理主要围绕中间两个进行，初步来看，可以视为B张H,W得图片，然后图片得每个像素得特征为长度为C*D的向量组成，如果将这个向量划分为D份的话，每份的长度为C,因为每个像素都有D份，所以可以将图片拆分为D张，每张图片的每个像素特征长度为C。现在就成了B批数据，每批D张图片，图片的通道数为C，此时出局存储在通道数C中，也就是每个数据就是长度为C的向量，维度C成了数据维度，其他都是形状维度。如果
tensorflow中高维度矩阵的乘法
hopyGreat的博客
01-12 5667
简单看个例子： 这里的结果是怎么来的呢？ 仔细分析下，不难得出： 21 = 10 * 0.1 + 100 * 0.2， 86 = 20 * 0.3 + 200 * 0.4，  所以，虽然变成三维了，但实际还是做的二维运算。 高于二维的维度，挨个遍历，便可得到一个二维矩阵，对这两个二维矩阵进行线性代数里的矩阵乘法。 这样就要求了两个高维矩阵相乘必须满足的一些维度关系了。 对于两个...
Matlab 多维矩阵乘法
淡水苦舟
07-25 1万+
前言 在使用Matlab机器人工具箱时，需要做一个多维向量乘法，但是又不想写循环语句。具体来讲： 姿态变换矩阵 T 为 4x4x1 相对位移矩阵 F 为 4x4xN 想要求 T*F(页) 代码 xdata=rpy2tr([pi/2 ,0,0;0,0,pi/2]) x=[1 2 3 0 0 pi] T=transl(x(1:3))*rpy2tr(x(4:6)) F=...
Numpy学习（1）：高维数组（矩阵）的切割问题
欢迎来到Jimmy的博客
03-12 1万+
前言：numpy库为python提供了很多方便的数学计算方法，尤其是提供了数组，极大方便了使用python进行矩阵运算，使其在机器学习和深度学习中得到有效利用，本文详细介绍一下高维矩阵的切割问题。平时我们使用最多的就是一，二维和三维矩阵，以前我容易将其跟立体几何联系起来。后来发现这样是非常错误的，因为再高一点的维度就不能想象了。所以，按照矩阵的形式，从外向内，逐层分解才能掌握好矩阵。正文：将以下代码
高维数组相乘的运算规则
weixin_45459911的博客
08-07 9596
1、同维相乘 相乘必须满足以下两个条件： 两个n维数组的前n-2维必须完全相同。例如（3,2,4,2）（3,2,2,3）前两维必须完全一致； 最后两维必须满足二阶矩阵乘法要求。例如（3,2,4,2）（3,2,2,3）的后两维可视为（4,2）x（2,3）满足矩阵乘法。 这样的同维矩阵相乘，所得到的维度是：前n-2维不变，后2维进行矩阵乘法。 例如，（3,2,4,2）*（1,2,2,3）——>>（3,2，4,3） 注意：由于广播机制，第一维为1的，可以与第一维任何数相乘，例如： （1,2,4,2
MATLAB知识点：矩阵的乘法
数学建模学习交流的博客
02-05 8299
​讲解视频：可以在bilibili搜索《​。
matlab中高维矩阵与低维矩阵相称
最新发布
03-08
### MATLAB 中高维矩阵与低维矩阵相乘的方法 在MATLAB中处理高维矩阵与低维矩阵之间的乘法操作时，可以利用多维度数组的功能来简化这一过程。对于高维矩阵 \( A \) 和低维矩阵 \( B \)，只要满足特定条件下的维度...
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