Tensor 矩阵分解

最新推荐文章于 2024-07-05 15:18:23 发布
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分类专栏： pytorch笔记 文章标签： 矩阵 线性代数 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huihuixiaoxue/article/details/122244448
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本文探讨了QR分解在优化问题中的作用，它可以加速优化过程的收敛。同时，介绍了PCA这一无监督学习方法，用于数据降维。此外，还讨论了SVD与LDA在有监督学习中的应用，特别是在矩阵分解和特征选择中的价值。尽管可对角化不一定确保满秩，这些技术仍然是解决复杂问题的强大工具。

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QR:完成对特征值特征向量的求解，解决优化问题加快优化问题的收敛速度

EBD:PCA（无监督）

SVD:LDA（有监督）

 

这里错了 应该是可对角化 不一定满秩

张量分解(Tensor Decomposition)
AI天才研究院
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它将一个张量分解成一个较小的核张量与一系列矩阵（二维张量）的乘积。**CP分解（CANDECOMP/PARAFAC decomposition）**也是一种常见的张量分解方法。，对其进行张量分解，分解成一系列低秩张量的乘积。该优化问题的困难在于需要同时优化核张量和三个因子矩阵，一种解决方法是使用交替最小二乘法。交替最小二乘法把优化问题划分成几个独立的子问题，交替地优化每个子问题的损失函数。把该优化问题划分成几个独立的子问题，交替地优化每个子问题的损失函数。如下图所示，对于一个含有缺失数据的数据张量。
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上官永石的博客
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