矩阵相乘 图解 明白

最新推荐文章于 2024-07-18 20:21:46 发布
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博客主要围绕矩阵相乘展开，通过图解的方式帮助读者理解矩阵相乘的原理和过程，属于信息技术中数学计算相关内容。

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一文彻底搞懂快速幂(原理、实现、矩阵快速幂)
bigsai
08-15 7244
前言 大家好，我是bigsai，之前有个小老弟问到一个剑指offer一道相关快速幂的题，这里梳理一下讲一下快速幂！ 快速幂是什么？ 顾名思义，快速幂就是快速算底数的n次幂。你可能疑问，求n次幂算n次叠乘不就行了？当n巨大无比时候，如果需要末尾有效尾数值等信息这个可能超出计算机运算范围。 有多快？ 快速幂时间复杂度为 O(log₂n)， 与朴素的O(n)相比效率有了极大的提高(int 范围10位长度数字32次之内就能搞定，long 范围20位长度数字64次之内也能搞定，你看有多快)。 用的多么？ 快速幂属于数
图解大模型注意力计算过程以及KV Cache原理
最新发布
深度学习机器
03-13 1092
首先，我们看看大模型生成过程中每一步是怎么进行的。<Begin>是一个起始符，用于标记句子的开头。当模型的输入只有<Begin>的时候，模型输出概率最大的词I，表示在模型看来，以I作为句子的实际开头是合理的；当模型的输入变成<Begin>和I的时候，模型预测出下一个词大概率是have。依此类推，整个生成过程就是把模型预测出的词拼接到输入的句子中去，组成新的输入句子后，再让模型预测这个新输入句子的下一个词汇是什么。
数学基础【俗说矩阵】：矩阵相乘
不吃_花椒的博客
07-18 5228
复合映射表示 左取行，右取列，对应相乘后相加，行数列数定位置①、a11 = rL1cR1 = (5,6)+(1,3)=51+6*3②、a12=rL1cR2=(5,6)(2,4)=(52+64) ③、a21 = rL2 * cR1 = (7,8)(1,3) = (71+83) ④、a22 = rL2 * cR2 = (7,8)(2,4)=(72+84) ⑤、结论矩阵乘法无交换律，运算时需要区分左右矩阵 矩阵相当于一个映射，复合映射没有交换律，因此矩阵乘法无交换律一个m x n的左矩阵乘以一个n x
矩阵乘法运算图解
kcetry的博客
03-15 1万+
矩阵乘法运算过程图解1.公式 设AA为m×pm\times p的矩阵，BB为p×np\times n的矩阵，m×nm\times n的矩阵CC就是矩阵AA与BB的乘积，记作C=ABC=AB ，其中矩阵C中的第ii行第jj列元素可以表示为： 看得出来,公式规定a的个数和b的个数相同,也就是矩阵A的列数要等于矩阵B的行数。 下面用图来解释运算过程 红色表示的是矩阵A,p下面的横线代表该行的值
矩阵相乘
06-20 220
矩阵相乘 代码如下： package Day05; public class MtxMultiplyDemo { public static void main(String[] args) { //初始化mtx A int[][] mtxA = new int[][]{{1,2},{3,4}}; //初始化mtx B int[][] mtxB = new int[][]...
矩阵乘法精解！（一图胜千言）
体力无边，干倒一切。
05-30 4812
继续一图胜前言！！矩阵乘法解释 如 每一颗像素的坐标 根据 旋转角度，转换成 旋转角度后的像素坐标。 int angle=45; int n=0 ; n为向量。 newX[n]=x[n]* cos(angle) - y[n] * sin(angle) newY[n]=x[n] * sin(angle) + y[n] * cos(angle) ...
RNN和LSTM图解
bcwdlh的博客
08-01 893
从网上看到一些对RNN和LSTM的讲解，说得实在不明白，我看了好久才理解一点。所以把自己的理解画成图总结了一下。都是从网上找的资料不一定权威，也不是专门搞这个的，只是入门的介绍，其他深入的问题也不会。权当做一个简介和入门吧。 神经网络 如果看神经网络的一个单层而且是全连接层的话，可以表示成下面这样。 其中W就是权重矩阵，，非常好理解。 循环神经网络（RNN） 首先，为什么要有这个循环神经网络呢？因...
LLM微调技术LoRA图解
2401_85672460的博客
06-14 597
当涉及到大型语言模型时，微调可能是人们讨论最多的技术方面的内容之一。大多数人都知道，训练这些模型是非常昂贵的，需要大量的资本投资;所以，看到我们可以通过采用现有的模型并用自己的数据对模型进行微调，从而创建一个具有自己特色的模型，这的确是一件令人兴奋的事情。
【转】图解Transformer，一文读懂self-attention
zhidao_wenge的专栏
02-22 5013
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ https://blog.youkuaiyun.com/qq_41664845/article/details/84969266 前言       Attention这种机制最开始应用于机器翻译的任务中，并且取得了巨大的成就，因而在最近的深度学习模型中受到了大量的关注。在在这个基础上，我们提出一种完全基...
矩阵乘法(Matrix Multiply)
热门推荐
jack 专栏
08-14 2万+
矩阵乘法(Matrix Multiply) 分类：算法学习 ｜ 作者：酷~行天下 ｜ 发表于2011/11/21 13条评论 7,923 views      两个矩阵 A，B：A 的列数等于 B 的行数，则A、B可以相乘。即，如果 A = （aij）是一个m * n的矩阵，B =（bjk）是一个 n * p 的矩阵，则它们的乘积 C = AB 是 m * p 矩阵 C = （cik）。
c语言实现矩阵之间的相乘
weixin_42820337的博客
08-03 4105
#include "stdio.h" void main() { int n,k,m,i,ii,j,a[100][100],b[100][100],ab[100][100]; printf("请输入矩阵a的行数、列数以及矩阵b的列数:\n"); scanf("%d%d%d",&amp;n,&amp;k,&amp;m); printf("请输入矩阵a的所有元素:\...
矩阵乘法图解
03-10
### 关于矩阵乘法的图形化解释 对于理解矩阵乘法而言，可视化工具和方法能够极大地帮助学习者掌握这一概念。当两个矩阵相乘时，可以将其视为一系列向量之间的操作过程。 #### 向量视角下的矩阵乘法 假设存在两个矩阵 \( A \) 和 \( B \)，其中 \( C = AB \)[^1]。如果把矩阵看作是由列向量组成的，则\( C \) 的每一列都是由 \( A \) 的各列与 \( B \) 对应位置上的元素按比例组合而成的结果[^2]。 ```plaintext | a b | | e f | | c d | * | g h | 等于： a*e + b*g a*f + b*h c*e + d*g c*f + d*h ``` 这种观点有助于直观地了解为什么以及如何通过逐个元素相加得到最终产物中的每一个数值。 #### 单元格级别的运算展示 另一个常见的图形表示方式是从单元格级别出发，即显示为了获得输出矩阵中某个特定的位置值所需要做的具体计算步骤。这通常会画出网格状结构，在每个交叉点处标记参与该位置计算的相关项，并用箭头指示其相互作用关系。 ![matrix_multiplication](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7b/Matrix_multiplication_diagram_2.svg/800px-Matrix_multiplication_diagram_2.svg.png) 此图展示了两个小型方阵相乘的过程，清晰可见各个成分之间是如何交互并贡献给结果矩阵相应位置的值。 #### 应用于实际场景的例子 除了纯数学角度外，还可以考虑一些具体的例子来说明矩阵乘法的应用价值。例如，在计算机图形学领域里，变换物体坐标系就经常需要用到矩阵乘法；而在机器学习特别是深度神经网络训练过程中，权重参数更新同样依赖于此种运算形式。
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