公司网站做的好的公司,北京网站建设好,做调查问卷的网站,网站的目的文章目录 文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的SVD算代码02 理论知识 00 写在前面
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文章目录 文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的SVD算代码02 理论知识 00 写在前面
1矩阵的奇异值分解在最优化问题、特征值问题、最小二乘方问题、广义逆矩阵问题及统计学等方面都有重要应用
2应用可以从更高维的角度提取特定信息可以在损失函数中加入svd项
3矩阵奇异值分解中奇异值是唯一确定的而分解之后的酉矩阵U和V一般是不唯一的因此矩阵的奇异值分解式一般也是不唯一的
01 基于Pytorch版本的SVD算代码
import torch
image torch.randn(5, 3);
U, S, Vt torch.linalg.svd(image);
print(U: , U);
print(S: , S);
print(Vt: , Vt);02 理论知识
