Linear Projection

时间: 2024-08-16 21:02:22 浏览: 101
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Local linear projection

线性投影（Linear Projection）是一种统计学和机器学习中的基本技术，它通常用于数据降维或特征提取。线性投影将高维数据映射到低维空间（比如从三维降到二维），通过找到原始数据中各个维度之间的最佳线性组合。这通常是通过对原始数据集应用一个矩阵运算来完成的，这个矩阵被称为投影矩阵。 在线性回归、主成分分析（PCA）等方法中，线性投影常用于减少噪声、消除冗余特征或可视化大型数据集，使得复杂的数据更容易理解和处理。它的目标是找到一个最能保持原数据间重要关系的新坐标系，同时尽量减小新维度下的信息丢失。
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请分析这段代码class GhostBottleneck(nn.Module): """ Ghost bottleneck w/ optional SE""" def __init__(self, in_chs, mid_chs, out_chs, dw_kernel_size=3, stride=1, act_layer=nn.ReLU, se_ratio=0.): super(GhostBottleneck, self).__init__() has_se = se_ratio is not None and se_ratio > 0. self.stride = stride # Point-wise expansion self.ghost1 = GhostModule(in_chs, mid_chs, relu=True) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: self.conv_dw = nn.Conv2d(mid_chs, mid_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=mid_chs, bias=False) self.bn_dw = nn.BatchNorm2d(mid_chs) # Squeeze-and-excitation if has_se: self.se = SqueezeExcite(mid_chs, se_ratio=se_ratio) else: self.se = None # Point-wise linear projection self.ghost2 = GhostModule(mid_chs, out_chs, relu=False) # shortcut if (in_chs == out_chs and self.stride == 1): self.shortcut = nn.Sequential() else: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chs, in_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=in_chs, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_chs), nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_chs), ) def forward(self, x): residual = x # 1st ghost bottleneck x = self.ghost1(x) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: x = self.conv_dw(x) x = self.bn_dw(x) # Squeeze-and-excitation if self.se is not None: x = self.se(x) # 2nd ghost bottleneck x = self.ghost2(x) x += self.shortcut(residual) return x

这段代码定义了一个名为GhostBottleneck的类，继承自nn.Module。该类实现了一个带有可选Squeeze-and-excitation (SE)的Ghost bottleneck。 在初始化方法中，它接受一些参数，包括输入通道数（in_chs）、中间通道数...
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class AttentionLayer(nn.Module):     def __init__(self, attention, d_model, n_heads,                   d_keys=None, d_values=None, mix=False):         super(AttentionLayer, self).__init__()         d_keys = d_keys or (d_model//n_heads)         d_values = d_values or (d_model//n_heads)         self.inner_attention = attention         self.query_projection = nn.Linear(d_model, d_keys * n_heads)         self.key_projection = nn.Linear(d_model, d_keys * n_heads)         self.value_projection = nn.Linear(d_model, d_values * n_heads)         self.out_projection = nn.Linear(d_values * n_heads, d_model)         self.n_heads = n_heads         self.mix = mix     def forward(self, queries, keys, values, attn_mask):         B, L, _ = queries.shape         _, S, _ = keys.shape         H = self.n_heads         queries = self.query_projection(queries).view(B, L, H, -1)         keys = self.key_projection(keys).view(B, S, H, -1)         values = self.value_projection(values).view(B, S, H, -1)         out, attn = self.inner_attention(             queries,             keys,             values,             attn_mask         )         if self.mix:             out = out.transpose(2,1).contiguous()         out = out.view(B, L, -1)         return self.out_projection(out), attn

然后创建多个线性投影层，包括查询投影层 self.query_projection、键投影层 self.key_projection、值投影层 self.value_projection 和输出投影层 self.out_projection。这些投影层用于将输入进行线性变换到注意力...

在你给出的这段代码中，fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: v = np.array(v) if len(v) == 1: slope, intercept, eq = linear_fit([], v) else: x = np.arange(len(v)) slope, intercept, eq = linear_fit(x, v) print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) print("直线方程为：", eq) # 绘制直线 X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2, 1), np.arange(0, 2, 1)) Z = slope[0] * X + slope[1] * Y + intercept[2] ax.plot_surface(X, Y, Z, alpha=0.2) else: print("键{}对应的值为空".format(k)) # 设置坐标轴标签和图像标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.title("Linear Fitting") # 显示图像 plt.show()。我遇到了这个错误。

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制一些 3D 图形 ... # 设置坐标轴标签和图像标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.title("Linear Fitting") # ...

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: v = np.array(v) if len(v) == 1: slope, intercept, eq = linear_fit([], v) else: x = np.arange(len(v)) slope, intercept, eq = linear_fit(x, v) print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) print("直线方程为：", eq) # 绘制直线 X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2, 1), np.arange(0, 2, 1)) Z = slope[0] * X + slope[1] * Y + intercept[2] ax.plot_surface(X, Y, Z, alpha=0.2) else: print("键{}对应的值为空".format(k)) # 设置坐标轴标签和图像标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.title("Linear Fitting") # 显示图像 plt.show()。从这段代码生成的图像中，为何方程呈现为面而不是一条线段。

这段代码中绘制的不是一条直线，而是一个平面。因为在三维坐标系中，一条直线需要有三个参数才能确定，而在这里我们只有两个自变量x和y，因此我们需要通过绘制一个平面来表示线性方程。具体来说，我们通过调用plot_...

现有1500个二维空间的数据点,import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral),编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

我之前已经给出了一个简单的 LLE 算法的 Python 实现。以下是如何使用该函数对 swiss roll 数据集进行降维的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d...

现有1500个二维空间的数据点，数据产生代码范例如下所示 import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral) ，编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

LLE（Locally Linear Embedding）是一种非线性降维方法，它可以将高维数据映射到低维空间中，并且保持数据之间的局部关系。下面是一个实现LLE降维的Python程序。 python import numpy as np import matplotlib....
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