l2-loss，l2正则化，l2范数，欧式距离
欧式距离： l2范数： l2正则化： l2-loss(也叫平方损失函数)： http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers ...
原文：矩阵之间无循环计算L2距离
实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: .问题描述 .problems sources .解决方法 .no loop cal the distances .问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现，效率较低 .无循环计算L distances 一眼看到这个代码，真的是被深深折服 厉害，值得细细学习搞懂。 可能一下子 ...
2018-12-26 15:10 2 980 推荐指数：
相关推荐
『科学计算』L0、L1与L2范数_理解
『教程』L0、L1与L2范数 一、L0范数、L1范数、参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0，换句话说，让参数W是稀疏的。 既然L0可以实现 ...
Matlab计算矩阵间距离
夜深人静时分，宿舍就我自己，只有蚊子陪伴着我，我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善：上学期看论文，发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵，然后百度，找不到，现在学模式识别，见了，发现是数学公司，不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到 ...
Numpy 的广播机制高效计算矩阵之间两两距离
利用numpy可以很方便的计算两个二维数组之间的距离。二维数组之间的距离定义为：X的维度为(a,c),Y的维度为(b,c),Z为X到Y的距离数组,维度为(a,b)。且Z[0,0]是X[0]到Y[0]的距离。Z(m,n)为X[m]到Y[n]的距离。 例如： 计算 m*2 的矩阵 与 n ...
计算GPS点之间的距离
...
L1 Cache, L2 Cache读取命中率与时钟周期计算
CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有2级Cache的CPU中，读取L1 Cache的命中率为80%。也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从L2 ...
L1比L2更稀疏
1. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L2正则化，新的损失函数L为：（蓝线） 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L1正则化，新的损失函数L ...
什么是L1/L2/L3 Cache?
什么是L1/L2/L3 Cache? Cache Memory也被称为Cache，是存储器子系统的组成部分，存放着程序经常使用的指令和数据，这就是Cache的传统定义。从广义的角度上看，Cache是快设备为了缓解访问慢设备延时的预留的Buffer，从而可以在掩盖访问延时的同时，尽可能地提高 ...