x和矩陣，每一行代表乙個詞，用xi′
x_i^
xi′
表示，y為一向量，表示每個詞的權重，shape為（n,）通過轉化將y變為矩陣y，shape為(n,1)。如何求x中每個詞的加權和，如下：
x ty
x^ty
xty其實上述不用將y轉化成y，因為矩陣可以直接與向量相乘，以上操作只是應用於attention機制中，attention時，x與y還有另外乙個維度batch
矩陣與向量的關係：n維向量是由n維矩陣中n列對應的n個基向量通過加法法則構成的。故矩陣就是基向量的集合。每一列即乙個基向量
上述中，矩陣的行數和列數相同。特殊地，m×n矩陣，當m小於n時，相當於降維；當m大於n時，相當於公升維。
矩陣相乘過程如下，基向量加權，即1中的加權和，只是基向量代表的是每個詞
計算矩陣運算的乘法次數
描述 矩陣乘法的運算量與矩陣乘法的順序強相關。例如 a是乙個50 10的矩陣，b是10 20的矩陣，c是20 5的矩陣 計算a b c有兩種順序 ab c 或者 a bc 前者需要計算15000次乘法，後者只需要3500次。編寫程式計算不同的計算順序需要進行的乘法次數 知識點 字串 內部整理 練習階...
矩陣乘法的運算量計算（華為OJ）
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使用CUDA和瓦片演算法計算矩陣乘法
有很多分享的瓦片演算法實現中，執行緒函式的 有些問題 例如只對整倍塊的矩陣能計算出正確結果，而對非整倍塊的矩陣沒有考慮到為殘餘快取清零，導致計算結果錯誤 請看本例中的執行緒函式及相應注釋 include include include include include template global ...