什么是element-wise

element-wise：各向量/矩阵/张量间，对应位置的元素相计算，包含加减乘除等。

对于标量，可根据需要自动扩维度(broadcast)

例如element-wise product：

v1 = <1, 2>

v2 = <2, 3>

则结果为：<2, 6>

若 v2 = 2

则结果为：<2, 4> (因为标量会自动扩维为<2, 2>)

什么是element-wise相关推荐

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持
TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达Tens ...
python数组对应元素相乘_python的几种矩阵相乘的公式详解
1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码 ...
刻意练习：机器学习实战 -- Task01. K邻近算法
背景这是我们为拥有 Python 基础的同学推出的精进技能的"机器学习实战" 刻意练习活动,这也是我们本学期推出的第三次活动了. 我们准备利用8周时间,夯实机器学习常用算法,完成 ...
道理我都懂，但是神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？
作者丨DarkZero@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/25202034 编辑丨极市平台本文仅用于学术分享.若侵权,请联系后台作删文处理. 相信每一个刚刚入门神 ...
【小白学PyTorch】10.pytorch常见运算详解
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 <<小白学PyTorch>> 参考目录: ...
苹果公司华人研究员抛弃注意力机制，史上最快的Transformer！新模型达成最低时间复杂度...
转自:新智元 [导读]attention is all you need是绝对的真理吗?自从Transformer面世以来,采用CNN等传统模型与注意力进行结合就成了新的创新方向.但苹果的华人研究员提 ...
卷积神经网络（CNN）的原理
https://blog.csdn.net/weixin_42278173/article/details/81776807 卷积神经网络(CNN)的原理本文主要内容: CNN的定义 CNN的构成 ...
机器学习实战：k-近邻算法(手写数字识别)
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集 ...
python机器学习实战（一）
原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html 前言这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会 ...
Deep Neural Networks的Tricks
Here we will introduce these extensive implementation details, i.e., tricks or tips, for building an ...

什么是element-wise

什么是element-wise相关推荐

最新文章

热门文章