4 壓縮與Tucker分解法 4.0 Tucker分解法定義 Tucker分解法可以被視作一種高階PCA. 它將張量分解為核心張量(core tensor)在每個mode上與矩陣的乘積. 因此, 對三維張量\(\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J ...
. 張量秩與CANDECOMP PARAFAC分解法 . CANDECOMP PARAFAC分解法的定義 CANDECOMP canonical decomposition 和PARAFAC parallel factors 是一種對張量進行拆分的方法, 其核心思想是用有限個的秩 張量的和來 近似地 表示該張量. 這種方法被很多人獨立的發現, 不考慮歷史上的因素, 我們將其稱為CP分解法 CP ...
2019-12-19 16:48 0 3513 推薦指數:
4 壓縮與Tucker分解法 4.0 Tucker分解法定義 Tucker分解法可以被視作一種高階PCA. 它將張量分解為核心張量(core tensor)在每個mode上與矩陣的乘積. 因此, 對三維張量\(\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J ...
,最適合從未接觸過該領域的朋友。 希望能拋磚引玉,吸引更多的愛好者。 未來將以張量如何切入深度學習及 ...
0. 簡介與前置知識 本筆記着重學習Zhao Qibin教授等發表的"關於利用張量網絡縮減維度和大規模優化"(Tensor Networks for dimensionality Reduction and Large-Scale Optimization)等張量網絡相關的內容. 就目前 ...
pytorch入門 什么是pytorch PyTorch 是一個基於 Python 的科學計算包,主要定位兩類人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能進行計算。 深度學習研究平台擁有足夠的靈活性和速度 張量 Tensors 類似於 NumPy ...
$\mathcal{G}$被稱作核心張量,一般是滿張量(full tensor),即其非對角線元素一般也不為零。 Tucker分解又稱高階奇異值分解(High Order Sigular Value Decompsition, HOSVD)。 ...
本文先從幾何意義上對奇異值分解SVD進行簡單介紹,然后分析了特征值分解與奇異值分解的區別與聯系,最后用python實現將SVD應用於推薦系統。 1.SVD詳解 SVD(singular value decomposition),翻譯成中文就是奇異值分解。SVD的用處有很多,比如:LSA(隱性 ...
1張量 張量可以使用GPU加速,可以自動將python內置數據類型轉換為張量。張量有形狀和數據類型。張量與numpy主要區別為:1張量可以用GPU加速2張量不可變。 Tensors和Numpy ndarrays可以自動相互轉換。Tensors使用.numpy()方法可以顯示轉換為ndarray ...
一、維度變換 多維張量在物理上以一維的方式連續存儲,通過定義維度和形狀,在邏輯上把它理解為多維張量。 當對多維張量進行維度變換時,只是改變了邏輯上索引的方式,沒有改變內存中的存儲方式。 1、改變張量形狀 使用函數:tf.reshape(tensor, shape) shape參數 ...