Считать матрицы: Онлайн калькулятор. Определитель матрицы. Детерминант матрицы

Содержание

7.2. Матрица конволюции

7.2.1. Общая информация

Этот фильтр находится в Фильтры → Общие → Матрица конволюции.

Это область математики. Большинство фильтров используют матрицу конволюции. С помощью фильтра «Матрица конволюции» можно создать фильтры на заказ.

Что же такое матрица конволюции? Её можно понять без применения мало знакомых инструментов математики. Конволюция — применение одной матрицы, называемой «ядром», на другую.

фильтр «Матрица конволюции» использует в качестве первой матрицы изображение, над которым производится работа. Изображение — двухмерное собрание пикселей в прямоугольных координатах. Используемое ядро зависит от желаемого эффекта.

GIMP использует матрицы 5×5 или 3×3. Матрица 3×3 — наиболее часто используемая, и её достаточно для большинства эффектов. Если значения по краям ядра обнулить, GIMP будет считать его как матрицу 3×3.

Фильтр изучает пиксель за пикселем. Для каждого из них, называемого «начальным пикселем», он умножает значение этого пикселя и значения восьми окружающих пикселей на соответствующие значения ядра. Затем он складывает результаты умножения и устанавливает эту сумму как новое значение начального пикселя.

простой пример:

Слева — матрица изображения: каждый пиксель помечен своим значением. У начального пикселя красная граница. В середине — ядро. Активная область ядра помечена зелёной границей. Справа — результат конволюции.

Произошло следующее: фильтр прочитал по-порядку, слева направо и сверху вниз, все пиксели активной области изображения. Потом он умножил значение каждого из них на соответствующие значения ядра и сложил результат: (100*0)+(50*1)+(50*0)*(100*0)+(100*0) +(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0) = 50. Значение начального пикселя стало 50. До этого, когда значение начального пикселя было 50, оно стало 100, значение пикселя сверху (фильтр работает не над изображением, а над его копией).

В результате, начальный пиксель продвинулся вниз.

7.2.2. Параметры

Матрица

Это и есть матрица ядра 5×5: желаемые значения заполняются прямо в вводные поля.

Делитель: результат предыдущих вычислений будет разделен на этот делитель. Значение 1 оставляет результат как есть, 9 и 25, в зависимости от размера матрицы, даёт среднее значение пикселей.

Смещение : это значение добавляется к результату деления. Это полезно, когда результат отрицателен. Смещение может быть отрицателеным.

Граница

Источник добавить, завернуть, отрезать

Когда начальный пиксель находится на границе, часть ядра находится вне изображения. Существует три варианта действия:

Добавить: эта часть ядра не принимается во внимание.
Завернуть: эта часть ядра возмёт пиксели на противоположной стороне изображения. Пиксели, пропадающие на одной стороне, появляются на другой.
Отрезать: пиксели на границе отрезаются от изображения.

Каналы

Выбор каналов, над которыми фильтр будет работать.

Автоматический

При этом выборе, «Делитель» берёт результат конволюции. Если результат равен нулю (невозможно разделить на ноль), тогда он смещается на 128. Если результат отрицателен (отрицательный цвет невозможен) тогда он смещается на 255 (результат инвертируется).

Доля альфы

Если этот параметр не выбран, фильтр не принимает во внимание прозрачность. Это может добавить нежелательных эффектов при размывке.

7.2.3. Примеры

Создание ядер базируется на высшей математике. Готовые ядра находятся на веб. Вот несколько примеров:

Рисунок 8.69. Увеличить контраст

Рисунок 8.70. Размыть

Рисунок 8.71. Усилить край

Рисунок 8. 72. Найти край

Рисунок 8.73. Придать рельеф

«Зачем искать определитель матрицы, в чем смысл? Где конкретно это может понадобиться в реальной жизни?» — Яндекс Кью

Непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета

Аян Ачарья, Джойдип Гош, Минъюань Чжоу

Материалы восемнадцатой Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике , PMLR 38:1-9, 2015 г.

Аннотация

Предложена модель динамического анализа фактора Пуассона гамма-процесса для факторизации матрицы динамического счета, столбцы которой являются последовательно наблюдаемыми векторами счета. Модель строит новую цепь Маркова, которая отправляет скрытые гамма-случайные величины в момент времени (t-1) в качестве параметров формы тех, которые в момент времени t связаны с наблюдаемыми или скрытыми подсчетами в соответствии с вероятностью Пуассона.

Серьезная проблема вывода параметров формы гаммы полностью решена с использованием уникальных методов увеличения и маргинализации данных для отрицательного биномиального распределения. Та же непараметрическая байесовская модель также применяется к факторизации динамической двоичной матрицы через связь Бернулли-Пуассона, которая соединяет бинарное наблюдение со скрытым подсчетом, с условными апостериорами в закрытой форме для скрытых подсчетов и эффективными вычислениями для разреженных наблюдений. Мы применяем модель к анализу текста и музыки с самыми современными результатами.

Процитировать эту статью

БибТекс

@InProceedings{pmlr-v38-acharya15, title = {{Непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета}}, автор = {Ачарья, Аян и Гош, Джойдип и Чжоу, Минъюань}, booktitle = {Материалы восемнадцатой Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике}, страницы = {1--9}, год = {2015}, редактор = {Ливан, Гай и Вишванатан, С. В.Н.}, объем = {38}, серия = {Материалы исследования машинного обучения}, адрес = {Сан-Диего, Калифорния, США}, месяц = {09--12 мая}, издатель = {PMLR}, pdf = {http://proceedings.mlr.press/v38/acharya15.pdf}, URL = {https://proceedings.mlr.press/v38/acharya15.html}, abstract = {Предложена модель анализа динамического фактора Пуассона гамма-процесса для факторизации матрицы динамического счета, столбцы которой представляют собой последовательно наблюдаемые векторы счета. Модель строит новую цепь Маркова, которая отправляет скрытые гамма-случайные величины в момент времени (t-1) в качестве параметров формы тех, которые в момент времени t связаны с наблюдаемыми или скрытыми подсчетами в соответствии с вероятностью Пуассона. Серьезная проблема вывода параметров формы гаммы полностью решена с использованием уникальных методов увеличения и маргинализации данных для отрицательного биномиального распределения. Та же непараметрическая байесовская модель также применяется к факторизации динамической двоичной матрицы через связь Бернулли-Пуассона, которая соединяет бинарное наблюдение со скрытым подсчетом, с условными апостериорами в закрытой форме для скрытых подсчетов и эффективными вычислениями для разреженных наблюдений. Мы применяем эту модель к анализу текста и музыки с самыми современными результатами.} }

Сноска

%0 Документ конференции %T Непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета %А Аян Ачарья %A Радостный Гош %А Минъюань Чжоу %B Материалы восемнадцатой Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике %C Материалы исследования машинного обучения %D 2015 %E Гай Ливан %E С.В.Н. Вишванатан %F pmrr-v38-acharya15 %I PMLR %Р 1--9 %U https://proceedings.mlr.press/v38/acharya15.html %V 38 %X Модель динамического анализа фактора Пуассона гамма-процесса предлагается для факторизации матрицы динамического счета, столбцы которой являются последовательно наблюдаемыми векторами счета. Модель строит новую цепь Маркова, которая отправляет скрытые гамма-случайные величины в момент времени (t-1) в качестве параметров формы тех, которые в момент времени t связаны с наблюдаемыми или скрытыми подсчетами в соответствии с вероятностью Пуассона. Серьезная проблема вывода параметров формы гаммы полностью решена с использованием уникальных методов увеличения и маргинализации данных для отрицательного биномиального распределения. Та же непараметрическая байесовская модель также применяется к факторизации динамической двоичной матрицы через связь Бернулли-Пуассона, которая соединяет бинарное наблюдение со скрытым подсчетом, с условными апостериорами в закрытой форме для скрытых подсчетов и эффективными вычислениями для разреженных наблюдений. Мы применяем модель к анализу текста и музыки с самыми современными результатами.

РИС

TY - БУМАГА TI — непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета AU - Аян Ачарья AU - Джойдип Гош AU - Минъюань Чжоу BT - Материалы восемнадцатой Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике ДА - 21 февраля 2015 г. ED - Гай Ливан ЭД - С. В. Н. Вишванатан ID - pmrr-v38-acharya15 ПБ - ПМЛР DP - Материалы исследований машинного обучения ВЛ - 38 СП - 1 ЭП - 9 L1 - http://proceedings. mlr.press/v38/acharya15.pdf УР - https://proceedings.mlr.press/v38/acharya15.html AB - Модель динамического анализа фактора Пуассона гамма-процесса предлагается для факторизации матрицы динамического счета, столбцы которой представляют собой последовательно наблюдаемые векторы счета. Модель строит новую цепь Маркова, которая отправляет скрытые гамма-случайные величины в момент времени (t-1) в качестве параметров формы тех, которые в момент времени t связаны с наблюдаемыми или скрытыми подсчетами в соответствии с вероятностью Пуассона. Серьезная проблема вывода параметров формы гаммы полностью решена с использованием уникальных методов увеличения и маргинализации данных для отрицательного биномиального распределения. Та же непараметрическая байесовская модель также применяется к факторизации динамической двоичной матрицы через связь Бернулли-Пуассона, которая соединяет бинарное наблюдение со скрытым подсчетом, с условными апостериорами в закрытой форме для скрытых подсчетов и эффективными вычислениями для разреженных наблюдений. Мы применяем модель к анализу текста и музыки с самыми современными результатами. Скорая помощь -

АПА

Ачарья, А., Гош, Дж. и Чжоу, М.. (2015). Непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета. Материалы восемнадцатой Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике , in Proceedings of Machine Learning Research 38:1-9 Доступно по адресу https://proceedings.mlr.press/v38/acharya15.html.

Сопутствующий материал

Как должна выглядеть матрица счета для ввода в Seurat?

2.7 года назад

Пратик &утриф; 880

Здравствуйте,

Надеюсь, вы в безопасности и здоровы.

Может ли кто-нибудь поделиться тем, как должна выглядеть матрица подсчета для ввода в Seurat?

У меня есть матрицы подсчета, однако каждая матрица подсчета ячеек находится в отдельном файле.

Это данные, которые я хочу проанализировать в Monocle 3: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSM2978831 Файлы, которые я просматриваю, находятся в дополнительном раздел.

Мне посоветовали объединить эти файлы в один файл матрицы счета, а затем передать его в Сера для его нормализации. Затем из Seurat преобразуйте нормализованные данные и используйте их в качестве входных данных для Monocle.

Вот что я использовал для агрегирования данных:

 > setwd ("~/Desktop/GSE110154_RAW/csv/")
> файлы <- list.files(path="~/Desktop/GSE110154_RAW/csv/")
> гены <- read.table(files[1], header=FALSE, sep=",")[1]
> df <- do.call(cbind,lapply(files,function(fn)read.table(fn,header=FALSE, sep=",")[2]))
> df <- cbind(genes,df)
> голова (дф)

что дает:

 генов
[1,] «1/2-SBSRNA4» «0» «0» «0» «0» «0» «0» «3» «0» «77» «0» «0» «0»
[2,] "A1BG" "0" "0" "0" "58" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"
[3,] "A1BG-AS1" "0" "38" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"
[4,] "A1CF" "0" "8" "0" "123" "8" "418" "0" "144" "0" "108" "21" "0"
[5,] "A2LD1" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "12" "0"
[6,] "А2М" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"

, а затем для записи файлов я сделал:

 > write. table(df, "~/Desktop/GSE110154_RAW/df4.csv", row.names = F, col.names=F, sep = ",")

что приводит к:

 "1/2-SBSRNA4","0","0","0","0","0","0","3","0","77 ","0","0","0","0","3","0","0","1","0","0","0","0", «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0». ","0","0","0","0","0","0","0","0","0","0","0","0", «0», «0», «7», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0». ","0","0","0","0","0","5","0","0","0","0","0","0", «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0». ","0","22","0","0","0","0","0","0","0","0","0","0", «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0». ","0","0","0","2","0","0","0","0","0","38","0","0", "0", "3", "0", "0",...
 "A1BG", "0", "0", "0", "58", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0" ","0","10","0","0","0","0","0","0","0","0","0","0", «0», «23», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «3», «0». ","0","0","0","0","0","0","0","0","0","10","0","0", «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0», «0».No related posts.

7.2. Матрица конволюции

7.2. Матрица конволюции

7.2.1. Общая информация

7.2.2. Параметры

7.2.3. Примеры

«Зачем искать определитель матрицы, в чем смысл? Где конкретно это может понадобиться в реальной жизни?» — Яндекс Кью

Непараметрический байесовский факторный анализ для матриц динамического подсчета

Аннотация

Процитировать эту статью

Сопутствующий материал

Как должна выглядеть матрица счета для ввода в Seurat?

Добавить комментарий Отменить ответ