將整個矩陣分解為這樣的小塊,每次完成一對小塊的計算,以提高Cache的命中率。提示: 圖中n=N/m計算次序為A11*B11, A11*B12,…, A11*B1n,,由於反復使用A11,因此可以提高Cache的命中率。 ...
題目描述 深度學習算法很大程度上基於矩陣運算。例如神經網絡中的全連接本質上是一個矩陣乘法,而卷積運算也通常是用矩陣乘法來實現的。有一些科研工作者為了讓神經網絡的計算更快捷,提出了二值化網絡的方法,就是將網絡權重壓縮成只用兩種值表示的形式,這樣就可以用一些 trick 加速計算了。例如兩個二進制向量點乘,可以用計算機中的與運算代替,然后統計結果中 的個數即可。 然而有時候為了降低壓縮帶來的誤差,只允 ...
2018-10-10 15:37 0 703 推薦指數:
將整個矩陣分解為這樣的小塊,每次完成一對小塊的計算,以提高Cache的命中率。提示: 圖中n=N/m計算次序為A11*B11, A11*B12,…, A11*B1n,,由於反復使用A11,因此可以提高Cache的命中率。 ...
當矩陣尺寸過大時,數據的大小將超過緩存的大小,這是容易出現滿不命中現象。 將矩陣進行分塊可以解決這個問題,以下是完整的矩陣乘法代碼: vord brck(array A, array B, array C, int n, int bsize) { int r, c, k, kk ...
矩陣乘法和逆矩陣 矩陣乘法 有\(m\times n\)矩陣\(A\)和\(n\times p\)矩陣\(B\)(\(A\)的總列數必須與\(B\)的總行數相等),兩矩陣相乘有\(AB=C\),\(C\)是一個\(m\times p\)矩陣。 行列內積 對於\(C\)矩陣中的第\(i\)行 ...
上一篇《【幾何系列】向量:向量乘法(標量積、向量積)和向量插值》講了向量,向量是特殊的矩陣,行向量是 $n\times 1$ 矩陣,列向量是 $1\times n$ 矩陣。 一般的 $m\times n$ 矩陣是由 $mn$ 個元素排列成 $m$ 行 $n$ 列的表。 矩陣乘法 矩陣加法 ...
對應下面的示例: 方陣的乘冪 注意,我們平時說的矩陣的乘冪,是特指方陣的乘冪。 ...
4*3 dot 3*2 == 4*2 矩陣乘法條件:第一個矩陣的列(的個數)要等於第二個矩陣的行(個數) 2*3 dot 3*2 == 2*2 矩陣左乘 與 矩陣右乘 所謂矩陣左乘,其實就是矩陣放到乘號左邊乘的意思。舉例 ...
試題 基礎練習 矩陣乘法 資源限制 時間限制:1.0s 內存限制:512.0MB 問題描述 ...
矩陣乘法 先上運算,再解讀: 一個矩陣乘以一個列向量相當於矩陣的列向量的線性組合。 一個行向量乘以矩陣,相當於矩陣的行向量的線性組合。 方程組: 在二維平面中,相當於找兩條直線的交點。 寫成如下形式: 把方程組看成是Ax=b,相當於是尋找矩陣A的列向量 ...