Was ist beim maschinellen Lernen der Unterschied zwischen einem spärlichen Vektor und einem dichten Vektor?


Beste Antwort

Konzeptionell ist es der gleiche. Nur ein Vektor.

Die Datenstruktur dahinter ist anders. Spärlich zu sein bedeutet, dass nicht jede Koordinate explizit enthalten ist. Ich werde es erklären.

Betrachten Sie den ad dimensionalen Vektor u \ in I \! R ^ d, u = (u\_1, …, u\_d),

Sie wissen manchmal, dass Ihr Der Vektor hat viel u\_i = 0 Wert. Dann möchten Sie möglicherweise, um Speicherverschwendung zu vermeiden, Werte speichern, die nicht 0 sind, und dann andere Werte als Null betrachten. Dies ist äußerst nützlich, wenn one-hot verwendet wird.

Normalerweise werden spärliche Vektoren durch ein Tupel (id, value) wie: u\_i = values ​​[j] wenn id [j] = i; u\_i = 0 andernfalls (wenn i nicht in id)

aus dev-Sicht spärlich wird Ein Vektor aus einem dichten Vektor ist wie folgt:

sparse\_vec = {“id”: [], “values”: []}

d = len(dense\_vec)

for i in range(0, d):

if d[i] != 0:

sparse\_vec["id"].append(i)

sparse\_vec["values"].append(d[i])

Zum Beispiel wird ein dichter Vektor (1, 2, 0, 0, 5, 0, 9, 0, 0) dargestellt als {(0,1,4,6), (1, 2, 5, 9)}

pltrdy

Antwort

Vektor bezieht sich auf jede physikalische Größe, die Größe und Richtung hat. Darüber hinaus sollte das Gesetz der Vektoraddition eingehalten werden.

Beispiel: Kraft, Geschwindigkeit, Verschiebung, Drehmoment, Beschleunigung, Elektrifizierung usw.

Der Positionsvektor ist ebenfalls ein Vektor Hiermit wird die Position eines Partikels in Bezug auf den Ursprung des Referenzrahmens lokalisiert. Es wird mit \ vec {r} = x \ hat {i} + y \ hat {j} + z \ hat {k} bezeichnet.

Wobei \ hat {i}, \, \ hat { j} und \ hat {k} sind die Einheitsvektoren entlang der x-, \, y- und z-Achse. Und (x, \, y, \, z) sind die Positionskoordinaten eines Teilchens mit dem Ursprung des Erfrischungsrahmens.

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