Question

我有一个简单但很大的数据文件。它是神经网络模拟的输出。第一列是时间步，1..200。第二个是目标字（对于当前模拟，1..212）。然后有212列，每个单词一列。也就是说，在给定特定目标（输入）字的特定时间步长处，每行具有每个字节点的激活值。

我需要进行简单的操作，例如将每个激活转换为响应强度（exp（常数x激活）），然后将每个响应强度除以响应强度的行总和。在R中执行此操作非常慢（20分钟），并且使用perl中的常规循环执行此操作更快但仍然很慢（7分钟），因为稍后的模拟将涉及数千个单词。

似乎PDL应该能够更快地做到这一点。我一直在阅读PDL文档，但我真的不知道如何做第二步。第一个似乎就像选择激活列并将它们放入$ act然后：

一样简单

$ rp = exp（$ act * $ k）;

但我无法弄清楚如何将每个值除以行总和。任何意见，将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

看起来你需要制作一个矩阵的副本，然后使用第一个来读取，第二个也要写。注意使用$ c ++而不是for $ loop（）{可能更有效！ }

$x = sequence(3,3)*2+1;
 [ 1  3  5]
 [ 7  9 11]
 [13 15 17]
$y .= $x; # if you use = here it will change both x and y 
for $c(0..2) { for $d(0..2) {  $y($c,$d) .= $y($c,$d) / sum($x(,$d))  }} 
p $y;
  [0.11111111 0.33333333 0.55555556]
  [0.25925926 0.33333333 0.40740741]
  [0.28888889 0.33333333 0.37777778]

PDL矩阵混淆

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