4 压缩与Tucker分解法 4.0 Tucker分解法定义 Tucker分解法可以被视作一种高阶PCA. 它将张量分解为核心张量(core tensor)在每个mode上与矩阵的乘积. 因此, 对三维张量\(\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J ...
. 张量秩与CANDECOMP PARAFAC分解法 . CANDECOMP PARAFAC分解法的定义 CANDECOMP canonical decomposition 和PARAFAC parallel factors 是一种对张量进行拆分的方法, 其核心思想是用有限个的秩 张量的和来 近似地 表示该张量. 这种方法被很多人独立的发现, 不考虑历史上的因素, 我们将其称为CP分解法 CP ...
2019-12-19 16:48 0 3513 推荐指数:
4 压缩与Tucker分解法 4.0 Tucker分解法定义 Tucker分解法可以被视作一种高阶PCA. 它将张量分解为核心张量(core tensor)在每个mode上与矩阵的乘积. 因此, 对三维张量\(\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J ...
,最适合从未接触过该领域的朋友。 希望能抛砖引玉,吸引更多的爱好者。 未来将以张量如何切入深度学习及 ...
0. 简介与前置知识 本笔记着重学习Zhao Qibin教授等发表的"关于利用张量网络缩减维度和大规模优化"(Tensor Networks for dimensionality Reduction and Large-Scale Optimization)等张量网络相关的内容. 就目前 ...
pytorch入门 什么是pytorch PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算。 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 张量 Tensors 类似于 NumPy ...
$\mathcal{G}$被称作核心张量,一般是满张量(full tensor),即其非对角线元素一般也不为零。 Tucker分解又称高阶奇异值分解(High Order Sigular Value Decompsition, HOSVD)。 ...
本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍,然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系,最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性 ...
1张量 张量可以使用GPU加速,可以自动将python内置数据类型转换为张量。张量有形状和数据类型。张量与numpy主要区别为:1张量可以用GPU加速2张量不可变。 Tensors和Numpy ndarrays可以自动相互转换。Tensors使用.numpy()方法可以显示转换为ndarray ...
一、维度变换 多维张量在物理上以一维的方式连续存储,通过定义维度和形状,在逻辑上把它理解为多维张量。 当对多维张量进行维度变换时,只是改变了逻辑上索引的方式,没有改变内存中的存储方式。 1、改变张量形状 使用函数:tf.reshape(tensor, shape) shape参数 ...