闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准神经网络层,例如对稀疏张量的卷积,池化,解池和广播操作。有关更多信息,请访问文档页面。 稀疏张量网络:空间稀疏张量的神经网络 压缩神经网络以加快推理速度并最小化内存 ...
对于任意的 n 维向量 a left x ,x ,...,x n right , b left y ,y ,...,y n right , p geq ,有 left sum i n x i y i p right frac p leq left sum i n x i p right frac p left sum i n y i p right frac p 证明: sum i n x i y ...
2020-07-20 10:38 0 3255 推荐指数:
闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准神经网络层,例如对稀疏张量的卷积,池化,解池和广播操作。有关更多信息,请访问文档页面。 稀疏张量网络:空间稀疏张量的神经网络 压缩神经网络以加快推理速度并最小化内存 ...
本文介绍几个常用的与期望有关的不等式。 1 Cauchy–Schwarz不等式 Cauchy–Schwarz不等式有许多形式,这里只介绍它的期望函数的形式。 Cauchy–Schwarz不等式: \[[\text{E}(XY)]^2 \leq \text{E}(X^2)\text{E ...
闵可夫斯基和 Tags:高级算法 一、概述 学习此内容需一定计算几何基础,出门右拐:https://www.cnblogs.com/xzyxzy/p/10033130.html 官方定义:两个图形\(A,B\)的闵可夫斯基和\(C=\{a+b|a\in A,b\in B\}\) 通俗一点 ...
闵可夫斯基和: 闵可夫斯基和又称闵可夫斯基加法,是两个欧几里得空间的点集的和。 点集A和点集B的闵可夫斯基和被定义为: A+B={a+b | a属于A,属于B} 例如,平面上有两个三角形,其坐标分别为A={(1,0),(0,1),(0,-1)}及B ...
定义p+q=(p.x+q.x,p.y+q.y),给定两个点集,求{pi+qj}的凸包(凸壳)的问题 以求凸壳为例(凸包可以通过求上下凸壳然后拼凑): 显而易见的结论是: 新凸壳上的点一定是由p和 ...
闵可夫斯基和,是两个欧几里得空间的点集的和,以德国数学家闵可夫斯基命名。 点集A与B的闵可夫斯基和就是{o|o=a+b},其中a属于A,b属于B。 对于凸包这种特殊的图形,它的闵可夫斯基和有一些较好的性质。 比如:凸包之间的闵可夫斯基和一定是凸包。 求凸包之间的闵可夫斯基和的方法。 把两个凸包 ...
三维空间的平移,时间和空间无关。 相对论时空观下时空坐标变换由洛伦兹变换描述,这对应的是闵可夫斯基 ...
均值不等式 条件:\(a_i\ge0\)。 平方平均数:\(Q_n=\sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i^2}{n}}\) 算数平均数:\(A_n=\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i}{n}\) 几何平均数:\(G_n=\sqrt[n]{a_1a_2 ...