翻译:在这里,首先我们对增加的矩阵进行一个初始化设置,这里我们设定初始化的矩阵K,假设在隐藏层间信息的宽度为m维度的矩阵,那么矩阵K应与输入到下一层的信息进行矩阵乘法即如式子3.1所示。
时间: 2024-05-21 21:17:07 浏览: 8
Here, first of all, we initialize the added matrix. Here we set the initialized matrix K. Assuming that the width of the information between the hidden layers is an m-dimensional matrix, then matrix K should perform matrix multiplication with the information inputted to the next layer, as shown in equation 3.1.
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翻译:在这个部分,首先我们对增加的矩阵进行一个初始化设置,这里我们设定初始化的矩阵K,假设在隐藏层间信息的宽度为m维度的矩阵,那么矩阵K应与输入到下一层的信息进行矩阵乘法即如式子3.1所示。
In this section, we first perform an initialization setting for the added matrix. Here, we set the initialized matrix K. Assuming that the width of the information between hidden layers is an m-dimensional matrix, matrix K should be multiplied with the information input to the next layer as shown in equation 3.1.
用tensor初始化一个 1x3的矩阵和一个2x1的矩阵,对两矩阵进行减法操作
可以使用 PyTorch 库来初始化和操作张量(tensor)。下面是使用 PyTorch 初始化和操作矩阵的示例代码:
```python
import torch
# 初始化 1x3 的矩阵
matrix1 = torch.tensor([[1, 2, 3]])
# 初始化 2x1 的矩阵
matrix2 = torch.tensor([[4], [5]])
# 执行减法操作
result = matrix1 - matrix2
print(result)
```
输出结果为:
```
tensor([[-3, -2, -1],
[-4, -3, -2]])
```
注意,由于矩阵的维度不匹配,所以进行减法操作时会将较小的矩阵进行广播(broadcasting)以匹配较大矩阵的维度。在上述示例中,matrix1 被广播成了一个 2x3 的矩阵。