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=X in R^(n*m)とW in R^(k*m)whereの 2 つの行列がありk<<nます。をXx_iの iw_j番目の行、W の j 番目の行とします。 x_i ごとに、最大化する j を見つける必要があります。<w_j,x_i>

X のすべての行を反復処理する方法がわかりませんが、W のすべてを毎回反復処理せずに最大内積を見つける方法はありますか?

単純な実装は次のようになります。

n = 100;
m = 50;
k = 10;
X = rand(n,m);
W = rand(k,m);
Y = zeros(n, 1);

for i = 1 : n
  max_ind = 1;
  max_val = dot(W(1,:), X(i,:));
  for j = 2 : k
       cur_val = dot(W(j,:),X(i,:));

       if cur_val > max_val
          max_val = cur_val;
          max_ind = j;
       end

   end

   Y(i,:) = max_ind;
end
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bsxfunあなたのために物事をスピードアップするためのベースのアプローチ -

[~,Y] = max(sum(bsxfun(@times,X,permute(W,[3 2 1])),2),[],3)

私のシステムでは、あなたのデータセットを使用して、100x+これでスピードアップしています。

さらに2つの「近い」アプローチを考えることができますが、以前のアプローチよりも大きな改善は見られないようです-

[~,Y] = max(squeeze(sum(bsxfun(@times,X,permute(W,[3 2 1])),2)),[],2)

と

[~,Y] = max(squeeze(sum(bsxfun(@times,X',permute(W,[2 3 1]))))')
于 2014-07-04T09:41:22.030 に答える