Jession67的博客

目录SVD分解的应用图像压缩算法深度学习加速SVD分解的应用定义： 设A∈Crm×n,r>0A\in C_{r}^{m\times n},\quad r>0A∈Crm×n​,r>0,AHAA^{H}AAHA的特征值为λ1≥λ2⋯≥λr λr+1=⋯=λn=0\lambda_{1}\geq \lambda_{2}\cdots \geq \lambda_{r}\> \lambda_{r+1}=\cdots=\lambda_{n}=0λ1​≥λ2​⋯≥λr​λr+1​=⋯=λn​=0

1.基本形式对含有nnn个属性的样本x=(x1;x2;...;xn)\left ( x_{1} ;x_{2};...;x_{n}\right )(x1​;x2​;...;xn​),线性模型将通过属性的线性组合f(x)=w1x1+w2x2+...+wnxn+bf\left (\mathbf{ x }\right )=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+...+w_{n}x_{n}+bf(x...

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目录一、矩阵的基本概念和意义1、一种线性变换2、加法与数乘3.矩阵的乘法二、矩阵运算在深度学习中的应用(初级)1.数字图像识别2.矩阵的迹，矩阵的转置，对称矩阵(协方差矩阵)1.矩阵的迹2.矩阵的转置3.对称矩阵4.协方差矩阵3.行列式的引入1.特殊矩阵的行列式2.行列式的性质3.行列式按行(列)展开，代数余子式4.行列式的应用：克莱姆法则(Cramer′sruleCramer's\quad ruleCramer′srule)4.矩阵逆的引入4.1 矩阵的逆的常用性质以及特殊矩阵的逆4.2 特殊矩阵的逆4.