1、前面的碎碎念:) 前置知识1 首先说明一点(敲黑板)，机器学习所谓的外积指的是Outer Product，Outer Product线性代数中的外积( WikiPedia: Outer Product )，中文称为张量积 ，计算如下： 前置知识2 百度搜索向量外积一般指的都是解析解和中的Exterior Product( WikiPedia: Exterior
【论文】Fukui, Akira, Dong Huk Park, Daylen Yang, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, and Marcus Rohrbach. Multimodal compact bilinear pooling for visual question answering and visual grounding. （pdf） 对于像视觉问答、视觉定位这样的多模态任务，需要融合不同类型模
矢量叉乘，向量外积 原创不易，路过的各位大佬请点个赞 矢量叉乘，向量外积 矢量叉乘，向量外积1. 矢量叉乘定义2. 模长3. 方向4. 坐标运算6. 叉乘矩阵（斜对称矩阵）6. 叉乘运算规则 1. 矢量叉乘定义 定义两个向量 a
>>>几何解释 >>>矩阵近似 矩阵在佛罗贝尼乌斯范数下的最有近似的证明 >>>使用外积展开式求解矩阵近似
1.Frobenius inner product （矩阵内积） 矩阵内积就是 两个大小相同的矩阵元素一一对应相乘并且相加 2. dot product (点积) 注：矩阵内积退化成向量形式就是点积，也可以称作向量内积。 两个向量里元素一一相乘，再相加 适用范围：维度相同的两个向量 3. Kronec
向量内积（点乘） a.b=x1y1+x2y2 其中a（x1,x2） b(y1,y2) 结果是标量 一个数值 向量外积（叉乘） a×b=|a||b|sin<a,b> 结果是一个向量（矢量） 内积是一个向量在另一向量所在方向上的积，所以叫内积。 外积是一个向量在另一向量的无关方向上的积，所以才叫外积。 分解因式：https://jingyan.baidu.com/
奇异值分解，Singular value decomposition（SVD） 在推荐、图像等多个领域中，因为数据矩阵的庞大，所以经常需要对矩阵进行压缩；亦或有噪声，要进行去噪，奇异值分解就是解决方法中的一个。它将矩阵分解为三个矩阵相乘的形式，从而减小存储的大小；在截断奇异值分解中删掉奇异值，可以达到去噪的目的，
1.正确定义 向量內积：行向量点乘列向量，符号 ·。 向量外积：列向量点乘行向量，符号 ⊗，外积是一种特殊的克罗内克积 ①实数向量外积 ②复数向量外积 （一直不明白的右上角那把剑，原来是是复数向量 共轭转置 的意思，惊！） 2.错误定义（百度百科） X 內积=点乘 外积=叉乘 这告诉
向量的内积（点乘） 定义 概括地说，向量的内积（点乘/数量积）。对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，如下所示，对于向量a和向量b： a和b的点积公式为： 这里要求一维向量a和向量b的行列数相同。注意：点乘的结果是一个标量(数量而不是向量) 定义：两个向量a与b
一、向量的内积 1.1向量内积的定义 概括地说，向量的内积（点乘/点积/数量积）就是对两个向量执行点乘运算，即对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，如下所示，对于向量a和向量b：
