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matlab - Matlabでベクトルの基底を表す方法は?
ベクトル空間に2つの基底を与える関数を作成しています.1つの基底から他の基底への基底行列の変化を返します. 問題は、基底を表す方法がわからないことです。基底は、基本的にはベクトルのセット (重複が不可能な場合) です。
Matlabで基底を表現するにはどうすればよいですか? どのデータ構造を使用すればよいですか? 複数の可能性を与えることができますが、今のところ二次的な問題であっても、もちろん効率的な問題です。
たとえば、列が基底のベクトルを表す通常の行列を使用する必要がありますか? より良い解決策はありますか?
javascript - Three.js - Vector3 ポイントを中心にカメラをピボットする方法は?
わかりました、できるだけ簡潔にしようと思います。私は数学があまり得意ではありません。あなたにとって当たり前のように思えることでも、私にとってはロケット科学である可能性が高いです。
Three.js w/CSS3DRenderer を使用して、仮想ギャラリー スペースを作成しています。
FPS ゲームのような一人称視点が必要です。
カメラを前後左右に動かすことができました。
ただし、カメラを回転させると、結果が得られます
カメラはそのローカル軸を回転させていますが、必要なのはviewport
、カメラではなく を次のように回転させることです。
だから私が必要とするのは、カメラがピボットポイント/ベクトルの周りを周回し、次を使用して再焦点を合わせることですObject3d.lookAt()
カメラを別のオブジェクトの子としてペアレント化してから、オブジェクトの軸を回転させることで問題を解決できることを認識しています。しかし、私はむしろ自分で計算したいと思います。
要するに、あるベクトル ポイントを別のベクトル ポイントの周りで回転させる方法と、その関係を数学的に表す方法を理解したいのです。
仕事を終わらせるために、three.js pointer_lock コントロールなどのスクリプトを使用したくありません。私は実際の数学で手を汚したい.
チュートリアルへのアドバイスやリンクは大歓迎です!!!
neural-network - 単語埋め込みモデルでリレーションを表示するために、より大きなベクトル空間が必要なのはなぜですか?
私は単語の埋め込みに取り組んでおり、単語ベクトルの次元数について少し混乱しています。つまり、word2vec を例にとると、私の質問は、なぜ隠れ層に 100 個の隠れニューロンを使用する必要があるのかということです。この数字には何か意味や論理がありますか? または任意の場合、300ではないのはなぜですか? または10?多かれ少なかれなぜですか?ベクトルを表示する最も簡単な方法は 2 次元空間 (X と Y のみ) であることが知られていますが、なぜそれ以上の次元があるのでしょうか? 私はそれについていくつかのリソースを読みましたが、ある例では 100 次元を選択し、別の例では 150、200、80 などの他の数値を選択しています。
数値が大きいほど、単語間の関係を表示するスペースが大きいことはわかっていますが、2 次元のベクトル空間 (X と Y のみ) では関係を表示できなかった?! なぜより大きなスペースが必要なのですか?各単語はベクトルで表示されるのに、2 次元または 3 次元空間でベクトルを表示できるのに、なぜ高次元空間を使用する必要があるのでしょうか? そして、余弦などの類似性手法を使用して、100 ではなく 2 次元または 3 次元で類似性を見つける方が簡単です (計算時間の観点から) ですよね?
3d - 3D ベクトルをオブジェクト指向に投影する
そのため、現在、3D ベクトル (加速度計から取得) をオブジェクトの向き (オブジェクト ジャイロスコープから取得した角速度を統合して取得し、3D ベクトルとして返す) に投影しようとしています。しかし、私はそれを行う方法が本当にわかりません。
現在、Excel スプレッドシートを使用して、作業中のソフトウェアにインポートされるテスト データから期待できる結果を把握しています。
python - Elasticsearch で数値フィールドのみを使用してドキュメントのインデックスを作成する
数値フィールドのみで表されるオブジェクトをelasticsearchに保存しようとしています。私の場合、各オブジェクトには 300 の float フィールドと 1 つの id フィールドがあります。id フィールドを not_analyzed にしました。ドキュメントをESに保存できます。
しかし今、同じ300個のフィールドで表現されたクエリを実行したいと思いますが、数値は異なります(もちろん)。ここで、300 個のフィールドがこのクエリ フィールドに「最も類似」しているドキュメントを見つけたいと考えています。つまり、コサイン類似度を行うようなものですが、これを行うためにESを使用して高速化しようとしています。
(1) まず、私がやっていることをすることさえ可能ですか??
(2) 第二に、私は ES のfunction_score機能を調査し、それを使用しようとしましたが、最大一致スコアが 0.0 であることが返されます!!
[2] で何を使用すべきか、何を間違っているかについてのコメント。