降维之奇异值分解(SVD)
看了几篇关于奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的博客，大部分都是从坐标变换（线性变换）的角度来阐述，讲了一堆坐标变换的东西，整了一大堆图，试图“通俗易懂”地向读者解释清楚这个矩阵分解方法。然而这个“通俗易懂”到我这就变成了“似懂非懂”，这些漂亮的图可把 ...
原文：用截断奇异值分解（Truncated SVD）降维
SVD的定义 SVD计算举例 SVD的一些性质 截断SVD 截断的SVD将参数计数从u v减少到t u v ，如果t比min u，v 小得多，则这一点很重要。 TSVD与一般SVD不同的是它可以产生一个指定维度的分解矩阵，可以实现降维。为了压缩网络，将W对应的单个全连接层替换为两个全连接层，它们之间没有非线性。这些层中的第一层使用权矩阵，第二层使用U。这种简单的压缩方法在ROI数目较大的情况下可 ...
2021-07-01 10:40 0 148 推荐指数：
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