energy = sum(bsxfun(@times, query, permute(key, [1 3 2])), 3);什么意思

这是一个用于计算注意力得分（attention score）的公式，常见于Transformer等深度学习模型中。

具体来说，query、key、value都是三维的张量，其中query和key的最后一维应该相同，表示它们可以进行点积运算。这里用permute函数将key的最后一维移动到第一维，以便使用bsxfun函数对query和key进行逐元素相乘，然后对第三个维度求和。

结果是一个二维矩阵，每行表示query中一个向量对于key中所有向量的注意力得分。可以将这个得分矩阵作为权重，对value进行加权平均得到输出。

相关问题

S = bsxfun(@times, prev_C, permute(prev_C, [1, 3, 2])') ./ (bsxfun(@times, sum(prev_C.^2, 3), sum(prev_C.^2, 2))); 可以写成别的函数的形式吗

这段代码是一个矩阵运算，看起来像是用于深度学习或者信号处理中的卷积操作，特别可能是应用于卷积神经网络（CNN）中的前向传播部分。`bsxfun`是MATLAB中的函数，它对两个输入执行元素级别的广播乘法和除法。

该表达式可以理解为计算了prev_C这个三维数组的自相关（correlation）或自积（convolution），通过将prev_C按行、列和深度维度分别转置，然后进行点乘并归一化。简化的形式可能会更易于理解和维护，例如可以封装为一个专门的函数：

function output = customConv(prev_C)
    % 将输入转换为合适的形状
    permuted_C = permute(prev_C, [1, 3, 2]);
    
    % 计算自相关
    corr = bsxfun(@times, prev_C, permuted_C);
    
    % 求每个通道内向量的平方和
    norm_term_row = sum(prev_C .^ 2, 3);
    norm_term_col = sum(prev_C .^ 2, 2);

    % 归一化
    output = corr ./ (norm_term_row .* norm_term_col);
end

现在你可以直接调用`customConv(prev_C)`来得到同样的结果。

X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思

这行代码是在进行特征缩放，其中：

- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数，它可以对不同维度的数组进行运算，实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算，`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵，`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。

这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上，以便更好地进行模型训练和预测。