稀疏矩阵压缩的存储方法是

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矩阵的压缩存储

一、压缩存储 指为多个值相同的元只分配一个存储空间，对零元不分配空间。 二、矩阵分类 1、假如值相同的元素或者零元素在矩阵中的分配有一定的规律，则我们称此类矩阵为特殊矩阵；反之，称为稀疏矩阵。 2、n阶对称矩阵 满足Aij = Aji 1<=i,j<=n;
我不是掌柜 8年前 1394

稀疏矩阵的三种存储方式

一，相关概念 ㈠特殊矩阵：矩阵中存在大多数值相同的元,或非0元，且在矩阵中的分布有一定规律。 ⒈对称矩阵：矩阵中的元素满足 aij=aji 1≤i,j≤n ⒉三角矩阵：上（下）三角矩阵指矩阵的下（上）三角（不包括对角线）中的元素均为常数c或0的n阶矩阵。 ⒊对
范大脚脚 7年前 1329

《矩阵》——稀疏矩阵（Java）

转载请注明出处： 转载自  Thinkgamer的CSDN博客：blog.csdn.net/gamer_gyt 1：稀疏矩阵的背景 2：什么是稀疏矩阵？ 3：为什么要对稀疏矩阵进行压缩存储以及压缩存储的方式？ 4：稀疏矩阵的相关运算 一：背景        
thinkgamer.cn 8年前 2069

稀疏矩阵算法

1、稀疏矩阵的压缩存储    　为了节省存储单元，可只存储非零元素。由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，还必须存储非零元素所在的行号、列号，才能迅速确定一个非零元素是矩阵中的哪一个元素。稀疏矩阵的压缩存储会失去随机存取功能。    　
孤独的猫董 13年前 435

《高性能科学与工程计算》——3.6　案例分析：稀疏矩阵向量乘

本节书摘来自华章计算机《高性能科学与工程计算》一书中的第3章，第3.6节,作者:(德）Georg Hager Gerhard Wellein 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6　案例分析：稀疏矩阵向量乘 上节讨论的稀疏矩阵向量乘是
华章计算机 7年前 1838

稀疏数据压缩查询方法：Rank & Select 操作

1.稀疏数据的例子 　　对于网络图对应的节点关联矩阵、数据生成的哈希表等，这些存储起来是稀疏的，这样我们就会想到需要压缩空间。但是在压缩存储空间的同时，还要支持高效的查询操作。 　　Rank & Select 就可以对稀疏的数据进行压缩，还能支持高效的查询操作
旭东的博客 10年前 917

小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array(
xmuwww 7年前 672

端上智能——深度学习模型压缩与加速

摘要：随着深度学习网络规模的增大，计算复杂度随之增高，严重限制了其在手机等智能设备上的应用。如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示了阿里巴巴模型压缩平台和前向推理工具。 数十款阿里云产品限时
聒小小噪 6年前 6080

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