matrix-multiplication

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3つの3X3行列がnumpy配列に格納されている。回転行列を計算するために、製品を入手したいと思います。現在、私がやっている何が rotation_matrix = (a * b * c)ですが、これは行列を乗算するための正しい方法であれば、私は知らない - 私はまたrotation_matrix = pre_rotation.dot(result_pre_tilt).dot(post_rot

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行列の乗算結果の値の範囲

は最初の質問です。ウェーブレット係数を行列として計算するのは簡単です（値を推定するために、すべての丸め処理は無視され、最大値の推定には影響しません）。 DWT2の第1レベルには、2方向にLeGall 5/3フィルタを実行する2つのステップがあります。入力8 * 8行列をI、ウェーブレット係数行列をAとすると、水平方向について： OUTPUT1 = IA そして垂直方向に計算される：実際にが、そ

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テンソル内の行列乗算をベクトル化する

私のコードの一部をベクトル化するのに問題があります。私は（n、n、m）テンソルを持ち、mの各スライスに2番目（n×n）の行列（要素は賢明ではない）を乗算したい。は、ここでは、forループとして次のようになります。 Tensor=zeros(2,2,3); Matrix = [1,2; 3,4]; for j=1:n Matrices_Multiplied = Tensor(:,:

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pyspark.mllib DenseMatrixの乗算

私はpysparkで行列の乗算を行う必要がありますが、DenseMatrixで行う方法は見つけられません。次のエラーで例えば from pyspark.mllib.linalg import DenseMatrix Q = DenseMatrix(nfeatures, nfeatures, [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]) w = DenseMatrix

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ある特定の次元に沿って私は1つの特定の次元に沿って二つの配列を乗算するエレガントな方法を探しています

QUESTION を行列を掛けます。類似QUESTION あり、公式Matlabのフォーラムでsimilar questionはすでにあるが、スレッドが（2004）時代遅れです。例 M1 [6x4x4]行列とM2 [6x1]行列、Iは[行列Mを得るために、M1の第3の次元に沿ってM2と（要素ごと）M1を乗算したいです6x4x4] 相当する： M1 = rand(6,4,4); M2 = ra

3熱

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テンソル積を実装するCライブラリはありますか？

Mathematicaのでは、私は経由テンソル積の計算を行うことができ、内蔵Dot[]、例えば、ここにランク6とテンソルptsです： SeedRandom[10]; pts = RandomReal[1, {7, 7, 7, 5, 6, 5}]; (*coeffs = {c1, c2, c3, c4}*) coeff = BernsteinBasis[#1, Range[0, #1], #

0熱

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BLASルーチンのスケーリング

m個のエントリを持つベクトル上のn×m個の行列の作用を計算する単純なアプローチは、O（n×m）のようなスケーリングのコードにつながります。 BLASルーチンを使用することは、このような計算には適していますが、O（n x m）よりも優れていますか？または、彼らは素朴なアプローチよりも速いのですが、同じスケーリングをしていますか？

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3D行列に2次元行列を掛ける

私は乗算する2つの行列を持っています。 1つはウェイト行列で、そのサイズは900x2x2です。もう1つは、サイズが2x2の入力行列-Iです。は、今私はが行列、を900x1なりますc = WI以上の合計を実行したいが、私は操作を実行するときには、乗算して、もう一度私に900x2x2行列を与えます。 Q 2）（関連）だから私はそれらの両方が2D作られ900x4 * 4x1を掛けたが、それはあなた

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ニューラルネットシグモイド関数は、私が実行すると

は、ニューラルネット import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Neural_Network(object): def __init__(self): #Define Hyperparameters self.inputLayerSize = 2 self.outputLayerSiz