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矩阵乘法作为众多 GPU 算子的基础操作，是高性能计算的重要问题之一，也是 AI 等应用的基石。它的算法机制本身相当简单，但为了达到更快的速度，人们多年来不懈努力，优化程度却一直有限。今日，在《量子杂志》的一篇报道中，...

这篇来自 PyTorch 博客的文章将介绍一种用于矩阵乘法和矩阵乘法组合的可视化工具 mm。因为 mm 使用了所有三个空间维度，所以相比于通常的二维图表，mm 有助于直觉化的展示和激发思路，所使用的认知开销也更小，尤其是（但不...

扩展资料：矩阵乘法的性质：1、满足乘法结合律：(AB)C=A(BC)2、满足乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC3、满足乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB4、满足对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）5、转置(AB)T=BTAT6、矩阵乘法一般不满足交换律。

要知道，矩阵乘法可是计算机科学中最基础的数学算法之一，也是各种AI计算方法的基石，如今计算机处理图像语音、压缩数据等全都离不开它。但自从德国数学家沃尔克·施特拉森（Volker Strassen）在1969年提出“施特拉森算法”后...

图3 光子矩阵乘法应用人工智能技术已广泛应用于各种电子行业，如基于深度学习的语音识别和图像处理。矩阵计算作为神经网络的基本构件，占据了大部分的计算任务，例如GoogleNet和OverFeat模型的计算量超过80%。提高矩阵的性能...

图片中用numpy 只是对比一下计算结果，矩阵乘法用的三重循环，如果是方阵 ✖️ 方阵，建议用《算法导论》上的 Strassen’s algorithm 递归分治算法。如果是方阵 ✖️ 方阵，建议用《算法导论》上的 Strassen’s algorithm 递归...

本周论文包括 MIT 计算机科学博士生 Davis Blalock 及其导师 John Guttag 教授发表的研究，即矩阵乘法无需相乘，运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍，是当前近似方法的 10 倍；耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂...

1.稀疏矩阵乘法 当年（也没有很久）做推荐系统的时候经常跟稀疏矩阵打交道，这个就比较熟悉了。推荐系统表示为矩阵 R_{n\times m}，其中 n 表示用户的数量，m 表示商品的数量，一般这么一个推荐系统都是稀疏的，就像你的淘宝...

但是其中有一个隐藏的事实，那就是我并没有真正了解矩阵乘法运算的每一步。我们将通过遍历正向传播的每一个步骤来计算一个相当简单的神经网络的成本函数。当然，如果你想知道我的矩阵乘法那些由于疏忽所引起的错误，那就是我把...

当你尝试找到最有效的方法时，即使像乘法矩阵（二维数字表）这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方—具有挑战性，但也很诱人。除了魔方，每一步可能的步数为 18；对于矩阵乘法，即使在...