Hadamard Product（哈达玛乘积）

原创 已于 2022-09-30 17:15:40 修改 · 1.9w 阅读 · 62 ·
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#机器学习 #数据挖掘

于 2021-03-31 15:27:02 首次发布
本文介绍了哈达玛乘积在机器学习中的应用，它是矩阵元素对应相乘的独特运算，Pytorch和Numpy中如何实现。重点讲解了这种运算在编程中的实际操作和应用场景。
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  哈达玛乘积是机器学习中常用的一种矩阵计算操作。不同于传统矩阵相乘计算方式，它是对应矩阵元素相乘，值得注意的是两个相乘的矩阵必须行列数相同。在Pytorch中的具体操作是torch.mul（详情点击）。当然，Numpy中也能计算就是*这个运算。具体的相乘细节看下面的图即可
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参考文献

[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/167822356

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【Python】哈达马乘积详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
12-05 1327
哈达马乘积的主要特点是，它可以将两个实数或复数的模长和相位进行组合，从而得到一个新的复数。
Hadamard Product求导案例
lyh458的博客
12-15 2265
1 问题 给定 X∈Rn×3\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{n \times 3}X∈Rn×3，A∈Rn×n\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{n \times n}A∈Rn×n，F(X)=(AX)⊙(AX)\mathbf{F}(\mathbf{X})=\sqrt{(\mathbf{A} \mathbf{X}) \odot (\mathbf{AX})}F(X)=(AX)⊙(AX)​。 其中(⋅)\sqrt{(\cdot)}(⋅)​表示Hadamard root (el
【漫话机器学习系列】069.哈达马乘积（Hadamard Product）
IT古董
01-30 1358
哈达马乘积（Hadamard Product）是两个矩阵之间的一种元素级操作，也称为逐元素乘积（Element-wise Product）。它以矩阵的对应元素相乘为规则，生成一个新的矩阵。哈达马乘积作为一种简单而高效的操作，在矩阵运算中扮演着重要的角色，尤其是在处理逐元素运算问题时，是不可或缺的工具。
点积、内积与哈达玛积详解
最新发布
经天纬地，格物致理
10-22 935
在深度学习与线性代数中有三个非常相似但又不同的概念点积（Dot Product）、内积（Inner Product） 和 哈达玛积（Hadamard Product）。刚开始学习时容易混淆它们，本文将从概念、数学定义、几何意义出发，系统地讲清楚三者的区别与联系。
Hadamard Product
bbbeoy的专栏
08-25 1712
Hadamard Product是一种不一样的矩阵乘法，两个维数相同的矩阵“相乘”，得到另一个维数相同的矩阵。 Hadamard Product图形表示 Hadamard Product矩阵表示
Hadmard product（哈达玛积）
qq_43391414的博客
01-21 3363
哈达玛积(Hadamard product)是矩阵的一类二元运算，参与运算的两个矩阵要求： 若A=(aij)A=(a_{ij})A=(aij​)和B=(bij)B=(b_{ij})B=(bij​)是两个同阶矩阵，则称矩阵AAA和BBB的哈达玛积为C=(cij)C=(c_{ij})C=(cij​)，其中则cij=aij×bijc_{ij}=a_{ij}×b_{ij}cij​=aij​×bij​。 哈达玛积也称为基本积，以上可以记作A∘B=CA\circ B=CA∘B=C 可以看到哈达玛积为两个同阶矩阵的对应元
什么是Hadamard product
weixin_45459911的博客
06-15 5202
Hadamard product，中文翻译为哈达玛积 其实就是两个矩阵的对应元素相乘 举个例子一看便懂：
latex中哈达玛乘积
09-09
在LaTeX中，可以使用`\odot`命令表示哈达玛乘积（Hadamard product）。以下是一个示例： ```latex \documentclass{article} \usepackage{amsmath} \begin{document} 哈达玛乘积可以使用符号 $\odot$ 表示，例如： ...
哈达玛积(Hadamard product)
liujinghua16的博客
04-04 6831
哈达玛积就是矩阵A=[aij]A = [{a_{ij}}]A=[aij​]与矩阵B=[bij]B = [{b_{ij}}]B=[bij​]对应元素的乘积(A⊙B)ij=aij∗bij(A \odot B{)_{ij}} = {a_{ij}}*{b_{ij}}(A⊙B)ij​=aij​∗bij​. 公式表示： E=A⊙BE = A \odot BE=A⊙B 矩阵A,BA,BA,B同形。 如果需要实现...
【多模态论文阅读】HADAMARD PRODUCT FOR LOW-RANK BILINEAR POOLING
qq_36643449的博客
03-03 2543
一、亮点 本文提出了使用 Hadamard 积的低秩双线性池化，以实现多模态学习的有效注意机制。 除了基础的多模态低秩双线性池化MLB，本文还提出了很多变体，如： 添加偏置项 添加非线性 添加受深度残差学习启发的shortcut connections 添加attention机制 二、MLB推导 所以综上所述： 多模态低秩双线性模型可以使用两个不带偏置项(也可以带)的线性映射来实现，用于embedding两个输入向量，Hadamard 乘积以乘法方式学习多模态联合表示，最终使用一个带偏置项的线性映射将
哈达玛积 Hadamard Product
WGS.
01-17 8223
Hadamard Product是一种矩阵乘法： m x n矩阵A = [aij]与矩阵B = [bij]的Hadamard积，记为A * B 。 新矩阵元素定义为矩阵A、B对应元素的乘积(A * B)ij = aij*bij。 当矩阵A、矩阵B为同阶矩阵时，两矩阵的哈达玛积为对应位置元素相乘 https://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E8%BE%BE%E7%8E%9B%E7%A7%AF/18894493?fr=aladdin ...
Hadamard product
taxuewuhenxiaoer
03-19 1025
Hadamard product (哈达玛积) 很简单，就是矩阵对应位置相乘。 如
Hadamard product(matrices)
邹小驴
04-07 378
Hadamard product(matrices)乘积操作要求两个维度相同矩阵的对应元素相乘，得到另一个相同维度矩阵。 example：
辨析matmul product（一般矩阵乘积），hadamard product（哈达玛积）、kronecker product（克罗内克积）
风起云扬的博客
06-01 3429
矩阵乘法 1. matmul product（一般矩阵乘积） m x p矩阵A与p x n矩阵B，那么称 m x n 矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C = AB ，其中矩阵C元素$ [cij]为矩阵A、B对应两两元素之和，表示为： 例子： 2. Hadamard product（哈达玛积） m x n矩阵A = [aij]与矩阵$B = [bij]的Hadamard积，记...
矩阵的Hadamard乘积
weixin_36670529的博客
09-10 5969
两个矩阵中对应元素的乘积，称为元素对应乘积(element-wise product)或者Hadamard乘积(Hadamard product)，记为。
Hadamard production
qq_41094058的博客
07-15 260
参考：https://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/108220585 参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E8%BE%BE%E7%8E%9B%E7%A7%AF/18894493?fr=aladdin 对应元素相乘
线性代数笔记：Hadamard积
qq_40206371的博客
10-19 5271
Hadamard积也称为哈达玛积，是矩阵的一种乘积运算，对同等大小的两个矩阵相同位置上进行乘积。【逐元素乘积】 其表达式为：
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