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矩阵相乘最新视觉报道_矩阵相乘怎么算(2024年11月全程跟踪)

内容来源：云川SEO所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

矩阵相乘

数学之美：矩阵的奇妙世界数学家牛顿曾经说过：“如果你对女人还有兴趣，说明你对数学之美一无所知。”虽然我最近在博士学习中没有放弃对女人的兴趣，但我越来越觉得数学的美是一种更高级的美。最近我一直和矩阵打交道，这里就简单分享一下矩阵的美丽之处。以下内容只会出现一条公式，请放心阅读。首先，根据矩阵的特征值公式Ax = （没错，这就是唯一的公式），A是矩阵，x是向量，也叫做矩阵A的特征向量，𜈥𘌨…Š字母lambda）叫做A矩阵的特征值。这个表达式的含义是，一个向量乘以某一个特定的系数，等于一个向量乘以一个矩阵。这句话真的太不可思议了，要知道矩阵可是一个方阵，在点乘运算中居然等价于和一个平平无奇的数字相乘，而这背后的原理正是矩阵的魅力所在。说回上面的公式，等式右边是一个向量乘以一个系数，这可以简单理解成把一个向量扩大相应的倍数。比如一个向量是（2，1），在坐标系上画出来就是一个箭头从原点指向（2，1）这个点。当这个向量乘以3，也就是扩大三倍后，在坐标系上就变成了一个箭头指向了（6，3）。这时候再看等式左边，矩阵和向量相乘后居然也是扩大三倍的效果！多么不可思议！以上说明了矩阵乘法的本质其实就是线性变换，通过和矩阵相乘来达到让向量伸缩或者旋转的目的（旋转的例子篇幅有限这里先不介绍，总之肯定是有就对了）。曾经的数学家们偶然间发现了Ax = 这个现象，再经过不断探索，发现了矩阵不止有一个特征值，即通常对于一个n x n的矩阵，本身会有n个不同的特征值，也就有n个对应的特征向量x，用以满足上述公式。于是，最终将矩阵写成特征向量集合乘以对角矩阵，即特征值分布在对角线上的矩阵的形式（如图2），就是矩阵的分解。通过上述分解，如同把矩阵解剖了一样，直达矩阵性质的本质。比如把原始矩阵（如图3左）分解后，不保留全部只保留部分值较大的特征值，再重新把分解的部分相乘，就像拆开机器换个零件再组合成原样，我们发现得到后的矩阵（如图3右）虽然不如原始矩阵清晰，但大部分特征都有所保留。由于篇幅有限，且为了增加易读性，本文牺牲了很多数学上的严谨性，只为大家能感受到数学的美。这种美悠远而绵长，历久而弥新，令人欲罢不能，回味无穷。

大模型必备的线性代数知识在处理大规模数据和参数时，线性代数知识显得尤为重要。以下是一些与大模型相关的线性代数概念，它们在优化模型运算过程中发挥着关键作用。矩阵乘法 𐟓 大模型通常利用矩阵乘法来建立输入数据和模型参数之间的映射关系。矩阵乘法可以看作是两个矩阵相乘的操作，其中一个矩阵代表输入数据，另一个矩阵代表模型参数。向量和矩阵的加法和减法 𐟓ˆ𐟓‰ 在大模型中，向量和矩阵的加法和减法运算被广泛用于参数更新和梯度计算。这些操作帮助模型不断调整参数，以优化预测性能。矩阵的求逆 𐟔„ 在某些大模型中，计算矩阵的逆矩阵是必要的，例如在解决线性方程组或计算特征值时。矩阵的逆矩阵可以帮助我们更好地理解矩阵的性质和结构。特征值和特征向量 𐟌€ 大模型中的矩阵通常具有特征值和特征向量这两个重要的属性。特征值描述了矩阵的缩放特性，而特征向量则描述了矩阵的变换方向。这些属性对于理解矩阵的行为和优化模型至关重要。奇异值分解（SVD） 𐟔犥凥𜂥€𜥈†解是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。这种方法不仅有助于理解矩阵的结构，还能在降维和图像处理等任务中发挥重要作用。矩阵的迹和行列式 𐟓 迹描述了一个方阵沿对角线元素的总和，而行列式则描述了一个方阵的缩放特性。这些概念在理解矩阵的性质和优化模型的运算过程中非常有用。掌握这些线性代数知识可以帮助你更好地理解和优化大模型的运算过程，从而提高模型的预测性能。

CNN入门指南：卷积神经网络是什么？今天拿到了老板给的论文，实习期间最重要的任务就是搞清楚CNN和RNN，最好能用CNN来关联两个数据集。一个是二维数组，另一个是来自其他学习算法的多维数组。今晚从最经典的开山之作开始，重温Data Mining、Data Visualization和Machine Learning。Deep Learning中的CNN和RNN是重中之重，过上了边学边用的打工人生活。AI实在太方便了，遇到数学公式和复杂算法不怕看不懂，只担心自己储备太少不会和AI对话。知识分享：卷积（Convolution）是一种特殊的线性运算。以往的矩阵相乘运算可以用卷积来取代。卷积网络中有两个关键参数：输入（input）和核函数（kernel）。输入通常是一个多维数组的数据，而核函数则是通过学习算法优化得到的多维数组参数。这些多维数组叫做张量。每个参数的元素都必须明确地分开存储，假设在存储了数值的有限点集以外，这些函数的值都为0。因此，我们可以在实际操作中对有限个数字元素进行求和来实现无限求和。最后，我们需要在多个维度上进行卷积运算。

九章算法班2021版：常见算法题总结九章算法班2021版为大家带来了一系列常见的算法题目总结，帮助你更好地掌握各种算法技巧。以下是一些精选的题目：最长不重复子序列 𐟓Š DP（01背包问题） 𐟎’ 编辑距离问题 ✏️ 全排序（如果有重复数字） 𐟔„ 最短路径算法 𐟚𖢀♂️ 图论问题，最小割问题 𐟌 二分法的扩展版本 𐟔 快排，冒泡排序等相关排序算法 𐟎‰𞥇𚤸€个数组中重复的数字 𐟔⊥ˆ䦖�€棵树是否对称 𐟌𓊤𘀧𛴧𚢩𛑦 ‘与平衡树的区别 𐟌„ 二维四叉树、网格的优缺点 𐟓 单链表相关插入、删除 𐟔— 无序大数组中找中位数（快排） 𐟎“𞨡詀†序 𐟔„ 生成随机数1-7（从1-5开始） 𐟎𒊥ˆ䦖�𞨡覘縷榜‰环 𐟔„ 有序数组的交集，并集 𐟓Š 数组中第一个大于等于K的数 𐟔⊥ˆ䦖�𛥰†胡没胡（正则的状态机实现方式） 𐟎𒊥…褺Œ叉树的下一个节点 𐟌𓊦œ‰N个人，其中有一个明星，所有人都认识明星，明星不认识所有人，只有一种查询方式：A是否认识B，给出找到明星的最优策略 𐟌Ÿ 一个图，起点是A，终点是B,可以选择图中一条边置为0，如何使A到B的最短路径最短（顺便谢谢Dijkstra） 𐟚𖢀♂️ 给定二叉树的先序和中序遍历，构建二叉树 𐟌𓊩“𞨡覎’序 𐟔„ 矩阵相乘的最优顺序 𐟧𚌥ˆ†图最大匹配，最小费用最大流 𐟒𐊦ŠŠ一堆数分成两堆，使和最相近（背包搞一搞） 𐟎’ 数据流找中位数（大小堆搞一搞） 𐟓Š 二叉树中权重最大的链，每个点的权重有正有负 ⚖️ 加上最少的括号，使括号匹配 𐟓œ 给定一个数组，求最大的连续子序列和 𐟎œ‰两个很大的文件，均无法放入内存，其中存放着很多整数，如何找到两个文件中的相同整数 𐟓‚ 有一个坐标轴，上面有很多点，每个点有坐标，求长度为L的绳子最多能够覆盖几个点 𐟧𕊧”覠ˆ实现队列 𐟚ꊨ𝬥ˆ𖦥헧즤𘲤𘭦œ€长的数字字符串 𐟔⊧”𛥻𚦜€小堆的过程 𐟖Œ️ 先序遍历二叉树，非递归 𐟌𓊦‰‹写数组旋转，要求不使用额外空间 ✏️ 手写算法，在旋转数组里寻找某个给定的元素，要求时间复杂度O(n)以下 ⏱️ 一个堆，怎么按顺序改为一个双向链表 ⚖️ 一个无序数组，用时间复杂度最低的来寻找某两个数加起来等于一个固定的值m 𐟎𘤤𘪦œ‰序数组求中位数(leetcode) 𐟓Š 判断平衡二叉树(剑指offer) ⚖️ 最长上升子序列(lintcode) ↑ 二叉树转双向链表(剑指offer) ⚖️ LRU cache实现(leetcode) 𐟒𞊈ouse Robber(leetcode) 𐟒𐀀

考研数学保底分数攻略：书写规范与答题策略最近有不少同学问我，考研数学怎么才能拿个保底分数？今天我就来聊聊这个话题，特别是刷真题时需要注意的地方、书写规范和答题策略。一、注意事项 𐟓 在正式考试中，试卷上是允许打草稿的（记得提前问问监考老师草稿纸的尺寸和能否续第二张，这样好规划自己的区域）。如果需要回收第一张草稿纸，你可以提前把关键步骤抄在试卷上。所以，刷真题的时候一定要注意控制草稿纸的用量，最好让刷真题的流程和正式考试保持一致。选填题尽量控制在70-80分钟内，如果5-6分钟内想不出来就暂时跳过（别影响心态，开场三十分钟思路闭塞是很正常的，后面灵感来了可能会想起）。还有，计算中途有时间回查的话，就花点时间回查。什么是回查？ 𐟔 比如，解微分方程后对结果求导回代；求逆矩阵后将求出的逆矩阵与原矩阵相乘；对得出的积分求导看是否等于被积函数；对幂函数求和后，展开前三项对比一下系数；求解多元函数的偏导数后，将求得的偏导数代入原函数，检查是否满足偏导数的定义和性质。这些都属于回查。回查能确保你不该丢的分数不丢。二、书写规范 𐟓‹ 这个我就不多说了，大家可以参考一些优秀的答题卡，看看别人的书写规范，然后自己多多练习。三、保底分答题策略 𐟎对于压轴大题，比如数列极限，无论用单调有界还是压缩映射原理，都有固定框架。即使不会全部写出来，也要照着框架写几步，千万不能空着。大家的主要检查重心放在选填和前两道大题上，这部分分数稳住，保底分就有了。剩余大题部分先确保主要表达式正确。遇到难题怎么办？ 𐟤” 其实，难题的容错率往往最高。难题的解答过程复杂，步骤繁多，这本身就为同学们提供了多个可能的得分点。即使最终答案不完全正确，只要解题步骤中有合理的部分，通常也能获得一定的分数。在考场这种强压环境下，首先要稳住心态，保证自己会的题目不能出错，才能拿到保底分。希望这些小建议能帮到大家，祝大家考研顺利！𐟒ꀀ

Transformer揭秘：自注意机制亲爱的学习者们，周末好！𐟑‹ 今天，我们将继续探索Transformer模型中的自注意力机制，这是一项非常核心的技术。𐟔 首先，让我们回顾一下自注意力的计算公式： Z = softmax(Q 㗠K^T / sqrt(d)) 㗠V 这个公式看起来可能有点复杂，但我们可以一步步拆解它。𐟧銊1️⃣ Q 㗠K^T：这是计算Attention Score的关键步骤。Q和K分别是查询和键矩阵，它们的乘积将产生一个注意力分数矩阵。 2️⃣ / sqrt(d)：这里，d是QK矩阵的列数，也就是向量的维度。这个除法操作是为了调整分数的大小，使其更加稳定。 3️⃣ softmax函数：这个函数将注意力分数矩阵归一化，使其每一行的和为1，这样我们就可以得到一个概率分布。 4️⃣ 㗠V：最后，我们将归一化后的分数矩阵与V矩阵相乘，得到最终的Attention矩阵。这个矩阵将包含每个输入元素对输出元素的贡献。通过这些步骤，我们就能理解自注意力机制的核心思想：每个输入元素都会根据它与所有其他元素的相似性来决定其在输出中的权重。𐟌 至此，我们的自注意力机制讲解就告一段落啦！希望你们能通过这个系列的学习，对Transformer模型有更深入的理解。𐟎‰ 再次恭喜你们，成功解锁新的知识领域！𐟌Ÿ

会计必备！Excel函数，提效神器！姐妹们，会计工作中Excel表格可是个神器，用好了能大大提升工作效率，让你轻松不加班！今天我就来分享一些通用的Excel函数，赶紧学起来吧！统计函数 𐟓Š SUM：求和公式：=SUM(A1:A5) 这个是最基础的，求A1到A5的和。 AVERAGE：平均值公式：=AVERAGE(A1:A5) 算一下A1到A5的平均值。 MAX：最大值公式：=MAX(A1:A5) 找出A1到A5中的最大值。 MIN：最小值公式：=MIN(A1:A5) 找出A1到A5中的最小值。 COUNT：计数公式：=COUNT(A1:A5) 统计A1到A5中有多少个非空单元格。文本函数 𐟓 CONCATENATE：连接文本公式：=CONCATENATE(A1,B1) 把A1和B1的内容拼在一起。 LEFT：提取左边字符公式：=LEFT(A1,3) 从A1中提取前三个字符。 RIGHT：提取右边字符公式：=RIGHT(A1,3) 从A1中提取后三个字符。 LEN：计算字符长度公式：=LEN(A1) 算一下A1的字符长度。 UPPER：转换为大写字母公式：=UPPER(A1) 把A1的内容转换成大写。逻辑函数 𐟧F：条件判断公式：=IF(A1>5,“≥5","≤5") 如果A1大于5，显示“≥5”，否则显示“≤5”。 AND：条件同时成立公式：=AND(A1>5,B1>10) 当A1大于5且B1大于10时，返回TRUE。 OR：条件或成立公式：=OR(A1>5,B1>10) 当A1大于5或B1大于10时，返回TRUE。 TODAY：当前日期公式：=TODAY() 显示今天的日期。日期函数 𐟓… DATE：创建日期公式：=DATE(2024,1,10) 创建一个日期对象。 YEAR：提取年份公式：=YEAR(A1) 从日期中提取年份。 MONTH：提取月份公式：=MONTH(A1) 从日期中提取月份。 DAY：提取日期公式：=DAY(A1) 从日期中提取日。数组函数 𐟓ˆ TRANSPOSE：转置数组公式：=TRANSPOSE(A1:A5) 把A1到A5的内容转置一下。 MMULT：矩阵相乘公式：=MMULT(A1:C3,D1:F3) 矩阵相乘，算一下A1到C3和D1到F3的乘积。 FILTER：根据条件筛选数组公式：=FILTER(A1:A5,B1:B5>10) 筛选出B列大于10的行。查找函数 𐟔 VLOOKUP：垂直查找公式：=VLOOKUP(A1,A2:B6,2,FALSE) 在A2到B6中垂直查找A1的值，返回第二列的值。 HLOOKUP：水平查找公式：=HLOOKUP(A1,A2:F6,3,FALSE) 在A2到F6中水平查找A1的值，返回第三列的值。 INDEX：返回数组中的值公式：=INDEX(A1:A5,3) 返回A列第3行的值。 MATCH：返回匹配项的位置公式：=MATCH(A1,A1:A5,0) 在A列中查找A1的位置。 OFFSET：偏移指定范围的单元格公式：=OFFSET(A1,1,1,2,2) 从A列第2行开始，取一个2x2的区域。实操建议 𐟒᥊ 图会计，真账系统做的是最好的，没有之一；平时可以关注税屋或者一些会计相关的公主号，里面的干货也很好用；希望大家在接下来的一段时间，加油，等着你们的好消息哦！

GPU 的设计初衷是旋转矢量。矢量定义了 3D 游戏中物体的形状。要旋转矢量，您需要将其乘以矩阵。因此，GPU 的设计初衷是将数百万个矢量乘以数百万个矩阵，以便玩家能够看到细节丰富的动态场景。然后神经网络出现了。它们不需要旋转向量，但需要将代表神经网络输入和参数的大量矩阵相乘。同样，神经网络需要将数百万个向量乘以数百万个矩阵，使它们能够接收大量输入并对其进行无数次转换。但这并不那么有趣，因为没有任何东西像最初预期的那样被旋转。然后是 LLM。在 LLM 中，表示标记的输入向量由 RoPE 矩阵旋转！标记的旋转角度决定了它相对于输入序列中所有其他标记的相对位置。事情已经回到原点了！

𐟓š线代期末速成秘籍𐟒ኰŸ”二行列式计算：公式和技巧 𐟔三角形行列式：上三角和下三角的求解方法 𐟔范德蒙行列式：特点与求解公式 𐟔余子式与代数余子式：定义和计算方法 𐟔拆和法与拉普拉斯公式：行列式的计算技巧 𐟔矩阵的乘法与性质：矩阵相乘的规则和性质 𐟔抽象矩阵求逆矩阵：方法与步骤 𐟔数字型矩阵求逆矩阵：具体实例与解析 𐟔矩阵的秩：定义与计算方法 𐟔判别向量组的线性相关性：方法与实例 𐟔齐次方程组的基础解系与通解：求解步骤与解法 𐟔非齐次方程组的求解：特解与通解的求法 𐟔带参数方程组的求解：参数对解的影响掌握这些技巧，线代期末轻松过关！𐟎‰

「考研数学杨超超话」@考研数学冰冰老师交作业啦！冰姐！！！今天做了09年试卷第一题只考虑了右半领域，第五题一阶导二阶导都求出来了，一阶导为负数还傻乎乎的选了个有极值点[苦涩][苦涩]猜都不会猜今天二重积分也做对了，当时做的时候算了三遍算出来负的还有有点不太放心这个第18题，我都觉得自己是糕手，我先把微分方程左侧构造函数，然后进行积分把y求出来了，我看答案好麻烦[打call][打call][打call]这个第20题确实没看懂，第21题做过，忘记了把那一坨设成k来做，当时想用罗尔定理，想了半天不知道咋做，最后就是线代了，日常大题错一道[苦涩][苦涩][苦涩]明天继续考。今天因为这个18题还是很开心的，奖励自己两道线代大题有一道三个矩阵相乘算错了，重新算后对了。