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행렬을 정사각형 2x2 서브 매트릭스로 나눕니다 - 최대 풀링 fprop

2X2 오버랩 및 풀링 영역없이 Conv 네트워크에서 MaxPooling 레이어에 대한 fprop을 구현하려고합니다. 그렇게하기 위해 입력 행렬을 2x2 크기의 행렬로 나눠서 최대 값을 추출해야합니다. 나는 나중에 bprop에서 사용할 수있는 마스크를 만듭니다. 분할을 수행하려면 먼저 입력 행렬을 수직으로 그리고 나서 수평으로 분할 한 다음 각각 vspli

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중심이 0, 0 인 매트릭스 격자.

이 수학을 위해 머리를 쓰려고합니다. 블록이 중심에서 멀리 떨어져 있다는 것을 알고 싶습니다. 나는 현재 함수가 다음 let grid = [{x: -2, y: -1}, {x: -1, y: -1}, {x: 0, y: -1}, {x: 1, y: -1}, {x: 2, y: -1}, {x: -2, y:

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파이썬을 사용하여 행렬의 행렬식을 찾는 방법

선형 대수학에 파이썬과 녹슨에 대한 새로운 내용이 있습니다. 그러나 Numpy를 사용하지 않고 파이썬에서 매트릭스로부터 행렬식을 만드는 올바른 방법에 대한 지침을 찾고 있습니다. 아래의 코드 스 니펫을 참조하십시오. 어떤 도움이라도 대단히 감사합니다. import math from math import sqrt import numbers import

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목록 정수 인덱스를 조작 할 수 없습니다.

내 코드는 다음을 수행합니다. N * N 행렬 파일을 읽습니다. 제 matrix.txt 파일 2 3 4 1 2~6 9 8 9 이고리스트 정수 [2,3,4], [1로 변환 2,6], [9,8,9]] 그러면 은 반전 될 때 내부 값을 색인 값으로 이동하여 내부 값을 변환합니다. 예 : [1] [0] = 1이므로 list [0] [1]의 값은 3에서 1로 변경되

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행렬의 차원이 최적화 된 R

R을 사용하여 간접 치료 비교를 수행하기 위해 일부 가중치를 계산하려고합니다. 평균을 중심으로 만 반영한다는 점을 반영하기 위해 일부 코드를 약간 변경했습니다. 그러나이 코드는 실행되지 않습니다. 이것은 하나 대신 두 개의 열이있는 a1 행렬 때문이라고 생각하지만이 변경 방법을 실제로 고칠 수는 없습니다. 행렬에 0과 1 열의 열을 추가하려고 시도했지만 정

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r에 정규 분포가있는 행렬을 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 누군가가 R에서이 작업을 수행하는 방법을 알고 있나요 아래 그림처럼의 정규 분포의 값 가득 픽셀 격자를 갖고 싶어?

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모양을 사용하여 numpy에서 N 길이 벡터를 3x (N/3) 행렬로 바꿔 넣는 방법

나는 numpy 배열 모양 (12,)을가집니다. [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] 그건 내가 a.reshape을 시도 [[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 가되도록 나는 그것을 바꿀하려면 (3,4)와 a.reshape (-1,4) 그러나 내가 원하는 것을 만들어내는 것은

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매트릭스 연산, 스케일링 및 가장 가까운 이웃 (루프 없음)

Matlab에서 그림 크기를 조절하기 위해 가장 가까운 이웃 알고리즘을 구현하려고합니다. 루프를 사용하지 않고 구현하려고합니다. 매트릭스를 사용하면 성능이 크게 향상됩니다. 정말 그렇게하는 방법을 찾는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 스케일링 포토 계산 차원의 행렬 (width*scale, height*scale)에 폭과 높이의 비율을 찾기 적용 각 셀에

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array [,, i] 차원의 NAs를 찾고 행렬에서 해당 위치를 NA로 표시하십시오.

정말 이해하기 쉬운 것이지만 아직 R 기술을 해결할 수는 없습니다. 의 내가 가지고 다음과 같은 배열을 가정 해 봅시다 : mat1 = as.matrix(data.frame(col1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8), col2 = c(2,3,'NA',5,6,7,8,9), col3 = c(3,4,5,6,7,8,9,10), col4 = c(2,3,4,1,2

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matlab에서 선형 방정식 시스템을 풀려고 시도했습니다.

저는 선형 방정식 시스템을 풀어 달라는 질문을 받았습니다. 질문 그것은 I 방정식 X가 (x 및 y의 Z w) 컬럼 벡터 인 X = B를 해결하기위한 A 행렬과 열 벡터 B 설정한다 말한다. A = [1 1 1 1; 0 1 4 -2; 2 0 -2 1; 1 -2 -1 1] b = [28;7;22;-4] A1 = inv(A).*b sum(A1,2) 이