inner-product

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    如何在咖啡中的矩阵之间做点积？

    在内部产品层，我需要乘以(top_diff * bottom_data) .* (2*weight)。首先我们计算（result = top_diff * bottom_data）作为caffe_cpu_gemm中的矩阵乘法，然后在weight和result之间执行dot product。 更多的解释定义如下： const Dtype* weight = this->blobs_[0]->cpu_
    caffe matrix-multiplication cblas inner-product 2017-01-16

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    与朱古力制作的内积层时

    E0426 16:55:44.986892 4273 io.cpp:80] Could not open or find file F0426 16:55:45.023268 4273 image_data_layer.cpp:129] Check failed: cv_img.data Could not load *** Check failure stack trace: *** @
    machine-learning neural-network deep-learning caffe inner-product 2017-04-26

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    Python的矩阵内积

    我试图解决以下问题： ''' Take in two matrices as numpy arrays, X and Y. Determine whether they have an inner product. If they do not, return False. If they do, return the resultant matrix as a numpy
    python python-2.7 numpy inner-product 2017-07-07

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    如何在caffe的内层产品中加权？

    我从 Caffe开始并且运行良好。 我需要在inner product layer中加权平方。 Forward_cpu函数表示weight，但我不知道如何对其进行平方。 forward_cpu函数定义如下： template <typename Dtype> void InnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>
    deep-learning caffe conv-neural-network weight inner-product 2016-12-26

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    计算numpy.inner（）在第一个（而不是最后一个）轴

    我试图做一个函数，如numpy.inner，但总结了第一个两个数组的轴而不是最后一个轴。目前我使用tensordot与rollaxis： def inner1(a, b): return numpy.tensordot(numpy.rollaxis(a, 0, len(a.shape)), b, 1) 但我想知道：有没有更好的办法？也许一个不需要我滚动轴？ 我觉得einsum应该使这
    python arrays numpy linear-algebra inner-product 2014-10-26

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    numpy的计算矢量

    的范数2的平方余有矢量a。 我想计算np.inner(a, a) 但我不知道是否有更漂亮些calc下它的方式。 [这种方式的缺点是，如果我想计算它为a-b或更复杂的表达式，我必须再做一行。 c = a - b和np.inner(c, c)代替somewhat(a - b)]
    python numpy inner-product 2016-02-04
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