michael
作者
忘忧草
不是大佬。我感觉我说的挺具体的了,一共就两行代码,一行构建随机矩阵,一行做矩阵乘法。你会python的话可以这么写:
g_matrix = numpy.random.normal(size=(n,m))
output = numpy.matmul(input, g_matrix)
2021-12-08
michael
作者
CS学生表示并不太会matlab,不过实现起来应该不难,你可以直接构建一个n*m的随机矩阵,矩阵的每一个entry都是(0,1)高斯分布的一个sample。然后直接跟input data做矩阵乘法。
图书
高维概率及其在数据科学中的应用
High-dimensional probability: an introduction with applications in data science
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语种
:
中文
作者
:
(美)罗曼·韦尔希宁(Roman Vershynin)著
I S B N
:
9787111652090(纸本)
出版社
:
机械工业出版社
出版年份
:
2020年