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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。第一列是时间步长，1..200。第二个是目标词（对于当前的模拟，1..212）。然后有 212 列，每个单词一个。也就是说，在给定特定目标（输入）词的情况下，每一行都有每个词节点在特定时间步的激活值。

我需要做一些简单的操作，例如将每个激活转换为响应强度（exp(constant x activation)），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），而在 perl 中使用传统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。

看起来 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进行第二步。第一个似乎就像只选择激活列并将它们放入 $act 一样简单，然后：

$rp = exp($act * $k);

但我不知道如何将每个值除以其行总和。任何意见，将不胜感激。

谢谢！

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看起来您需要制作矩阵的副本，然后使用第一个读取，第二个也写入。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]
于 2016-01-31T05:23:43.730 回答