降維之奇異值分解(SVD)
看了幾篇關於奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的博客，大部分都是從坐標變換（線性變換）的角度來闡述，講了一堆坐標變換的東西，整了一大堆圖，試圖“通俗易懂”地向讀者解釋清楚這個矩陣分解方法。然而這個“通俗易懂”到我這就變成了“似懂非懂”，這些漂亮的圖可把 ...
原文：用截斷奇異值分解（Truncated SVD）降維
SVD的定義 SVD計算舉例 SVD的一些性質 截斷SVD 截斷的SVD將參數計數從u v減少到t u v ，如果t比min u，v 小得多，則這一點很重要。 TSVD與一般SVD不同的是它可以產生一個指定維度的分解矩陣，可以實現降維。為了壓縮網絡，將W對應的單個全連接層替換為兩個全連接層，它們之間沒有非線性。這些層中的第一層使用權矩陣，第二層使用U。這種簡單的壓縮方法在ROI數目較大的情況下可 ...
2021-07-01 10:40 0 148 推薦指數：
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文檔鏈接：http://files.cnblogs.com/files/bincoding/%E5%A5%87%E5%BC%82%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3.zip 強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用 版權聲明： 本文由LeftNotEasy發布 ...