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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
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r - R 言語: 3 次元配列データのコンピューター共分散行列
アヤメ データセット (3 次元配列データセット) の r で apply() 関数を使用して、 Setosa、Versicolor、および3 次元配列として表現されたバージニカ。
データセットの上位 6 行を次に示します。
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neural-network - これは、2D フィーチャ マップの共分散行列を計算する正しい方法ですか?
ニューラル ネットワーク内に、値が 0 ～ 1 の 2D 特徴マップがいくつかあります。これらのマップでは、各座標の値に基づいて共分散行列を計算したいと考えています。残念ながら、pytorch には.cov()numpy のような機能はありません。そこで、代わりに次の関数を書きました。
それは正しい方法ですか？
編集：
numpy 関数との比較は次のとおりです。
どうやら、私の値は 2 分の 1 に小さすぎるようです。なぜでしょうか?
Edit2:ああ、私はそれを理解しました。で割る必要があり(h*w/2 - 1)ます:)その後、値が一致します。