秩为1的张量以及张量的秩

最新推荐文章于 2025-04-16 22:08:57 发布

转载最新推荐文章于 2025-04-16 22:08:57 发布 · 2.4k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.cnblogs.com/picassooo/p/13019838.html

文章标签：

#机器学习

博客介绍了正交矩阵的一个特性，即矩阵的转置等于矩阵的秩，这属于信息技术中数学相关的知识，对理解矩阵性质有一定帮助。

部署运行你感兴趣的模型镜像

在这里插入图片描述

对于正交矩阵而言，矩阵的转置等于矩阵的秩

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

图片生成

Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Relerk

关注关注

0
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

29、低秩矩阵与张量流形的几何方法

soda5的博客

07-21

本文深入探讨了低秩矩阵与张量流形的几何方法，包括奇异值分解（SVD）、固定秩流形、切空间、回缩以及张量列车分解（TT分解）等关键概念。这些方法在处理大规模数据和复杂系统时具有重要作用，能够有效减少存储量、去除冗余信息并提高计算效率。文章还介绍了这些技术在数据压缩、信号处理和机器学习等领域的应用，分析了其优缺点，并展望了未来的发展趋势。

【张量】由可逆线性变换诱导的具有新张量核范数的低秩张量补全（1）

2665000101@qq.com

05-29

1478

本文研究了低秩张量补全问题，旨在从部分观察到的条目中精确地恢复出一个低秩张量。我们的模型受到最近提出的基于任意可逆线性变换的$tensor$-$tensor$ $product$ $(t-product)$的启发。当线性变换满足一定条件时，我们推导出新的张量管秩、张量谱范数和张量核范数。利用张量核范数，我们通过解决一个凸规划来解决张量补全问题，并在某些张量不相关条件下提供了精确恢复的理论界限。所达到的采样复杂度是按阶最优的。我们的模型和结果在低秩矩阵和张量补全领域极大地扩展了现有结果。数值实验验证了我们的结

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度学习张量的秩、轴和形状

fantasygwh2015的博客

01-09

1352

张量

张量基础3(张量的秩)

承天时行的博客

07-18

3477

张量的秩张量的秩的定义回顾三维向量的外积外积的坐标运算张量的秩的定义定义：秩一张量/可合张量——NNN阶张量X∈RI1×I2×⋯×INX\in R^{I_1\times I_2\times\dots\times I_N}X∈RI1×I2×⋯×IN是一个秩一张量，当且仅当它能被写成NNN个向量的外积，即： X=a(1)∘a(2)∘⋯∘a(N) X=a^{(1)}\circ a^{(2)}\circ\dots\circ a^{(N)} X=a(1)∘a(2)∘⋯∘a(N) 注意：a(n)∈RIn,n∈

matlab求张量的秩,如何使用MATLAB作张量运算

weixin_34449520的博客

03-16

718

2012年第05期第28卷(总293期)吉林省教育学院学报JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCENo. 05，2012Vol . 28Total No . 293浅论如何使用MATLAB 作张量运算张明洪(三峡旅游职业技术学院，湖北宜昌443100)摘要：本文介绍并分析了如何使用MATLAB 作张量的创建以及缩并、乘积、求导等运算的方法...

如何理解张量？如何理解的秩？

zhuazengbian9095的博客

10-16

6864

先挖个坑，以后再填。这里先放两个YouTube的视频，都是10来分钟，两者相互补充，缺一不可，非常好： 1.what is tensor 2.tensor explain intuitively(3D动画演示）这里先重点提一句，防止坑未填，重点先忘：注意视频1老爷子8：45时的话，这是画龙点睛之处。假设限定在3维空间中，则有3个基向量（basic vector），需要3个分量（compo...

2 3 跟李沐老师学习深度学习(数据处理-将大小为1的张量变成python标量。可以用item函数)

weixin_44724619的博客

09-28

420

2个数组 3行4列。

基于低秩高阶张量逼近的图像视频恢复.pdf

04-25

低秩张量逼近方法在数据预处理、去噪、超分辨率重建、背景估计、运动估计等图像视频处理任务中都有广泛应用。在算法层面，实现低秩高阶张量逼近通常涉及到张量分解技术，例如张量奇异值分解（T-SVD）或张量环分解...

基于低秩高阶张量逼近的图像视频恢复.zip

05-25

低秩高阶张量逼近的核心思想在于将高维数据表示为一个或多个低秩张量的和。在图像视频恢复的背景下，低秩张量模型可以捕捉到数据的内在结构，忽略噪声和无关信息。通过适当的张量分解技术，如张量奇异值分解（T-SVD...

低秩张量自回归

最新发布

10-26

本文介绍了一种用于时空交通异常诊断的低秩张量自回归...最后，此框架的提出为时空数据异常检测提供了新的研究方向，它结合了低秩张量分解和自回归模型的优势，为时空数据的动态变化提供了更为细致和鲁棒的建模方法。

【AI】张量的秩（阶）与矩阵的秩和阶的区别

weixin_45207619的博客

09-06

340

在阅读MindSpore文档时，笔者对这段话不太理解，遂求助ChatGPT.而张量的秩和阶是一个概念，指的是张量的维度（是1维的，二维的还是高维的）矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或者列，矩阵的阶就是矩阵中的行数和列数。

【深度学习】你真的理解张量了吗？|标量、向量、矩阵、张量的秩|01

Yaoyao2024的博客

04-16

2687

在之前的学习中，我自以为我对张量、矩阵、数组，已经十分清楚。就在近期我打算再好好学习一下张量各个操作的过程极其原理的时候，才发现之前的自己或许根本没有弄清楚张量到底是个啥？为什么呢？我发现我学习的过程中发现对张量的各个操作有种说不上来的不明白。我问了自己很久，到底是哪一点让自己感受到这种“不舒适”的学习感？我向来是一个喜欢追根溯源，刨根问底的人。于是我问我自己这个问题区分这两个概念：[x,y,z]，形状为(3,)2. 3阶张量，形状为(m,n,k)这不是很明显吗？

数学小抄: 张量基础学习

nkc555的博客

09-03

573

张量基础入门

PyTorch 张量（tensor）的秩，轴，形状（Rank, Axes, and Shape）的理解

zhuguiqin1的专栏

08-16

5989

秩、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。在这篇文章中，我们将深入研究张量的这三个属性。在深度学习中开始使用张量时，秩、轴和形状是我们最关心的三个张量属性。这些概念相互建立，从秩开始，然后是轴，再到形状，因此请密切注意这三者之间的这种关系。张量的秩（Rank）张量的秩是指张量中存在的维数（dimensions）。假设我们被告知我们有一个秩为2（rank 2）的张量。这意味着以下所有内容：我们有一个矩阵我们有一个二维数组我们有一个二维张量张量的轴（Axes）如果我们有一

张量分解浅谈（二 CP NMF 张量秩）

欢迎来到豪哥的博客

07-18

6350

欢迎大家来到这一期的张量分解博客学习，本期博客的主要内容就是标题，难度会加大，本人也有写的错误的地方，烦请大家不吝赐教！

【系统认识张量（一）】基础篇：什么是张量？

Steven_Jackson的博客

03-31

5592

全网最用心！系统认识张量！文章目录基础篇：什么是张量？. 前言随着人工智能、大数据的发展，我们常常会得到高维数据，对其认识和处理方法与普通二维数据有着许多不同，对于三维及三维以上的数据，我们统称为张量。张量是对向量和矩阵的一种高维拓展。一、基础概念 1. 纤维、切片个人对张量纤维的概念的理解如下： ...

张量order和rank的概念区分

weixin_42621387的博客

07-27

3219

参考自论文：《Tamara G. Kolda, Brett W. Bader. Tensor Decompositions and Applications. SIAM. 2009》仅用作个人区别理解。 1、order order即张量维度，论文中解释为The order of a tensor is the number of dimensions, also known as ways or modes。 Nth-order tensor即N-waytensor，higher-order ..

TensorFlow（张量）

weixin_38452632的博客

02-10

364

在数学里，张量是一种几何实体，广义上表示任意形式的数据，张量可以这么理解 0阶张量（rank） == 标量（scalar） 1阶张量（rank） == 向量（vector） 2阶张量（rank） == 矩阵（matrix） 3阶张量（rank） == 立方（tensor） n阶张量。。。只能凭空想了 TensorFlow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数.下表展示了他们...

张量学习（1）：张量的基本概念