tjufan的博客

5. Tensor 回归TensorLy 支持 Tensor 回归。5.1. 设置Tensor 回归的库在 tensorly.regression 模块中。给定一系列 N tensor 样本/观测值, X~i,i=1,⋯ ,N\tilde X_i, i={1, \cdots, N}X~i​,i=1,⋯,N, 对应的标签yi,i=1,⋯ ,Ny_i, i={1, \cdots, N}yi​,i=1,⋯,N。期望找到权重tensor，使得 i=1,⋯ ,N,yi=⟨X~i,W~⟩i = {1, \cdo

4. Tensor 分解张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。4.1. Tensor 的 Kruskal 形式其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOMP-PARAFAC、CP或PARAFAC分解)得到。4.1.1. CANDECOMP-PARAFAC分解

TensorLy 学习笔记tensor 学习笔记TensorLy 基本操作3.1. 创建 tensortensor 是一个多维数组, 例如，从前部切片定义tensor X.X1=[0246810121416182022]andX2=[1357911131517192123]{X_1 = \left[ \begin{matrix} 0 & 2 & 4 & 6\\ 8 & 10 & 12 & 14\\ 16 & 18 & 20 &am

TensorLy 笔记系列tensorly-01 安装教程tensorly-02 快速上手tensorly-03 后端系统TensorLy 后端系统2.1 后端？为了表示 tensors 和数值计算，TensorLy 支持 Numpy, PyTorch 和 MXNet 等几种后端。对于使用者来说这些接口都是相同的，但是不同的后端会使用不同的库表示多维数组和进行计算。2.2. 为是什么使用后端？TensorLy 的目标是方便使用tensor的方法。NumPy的理由十分明显，使用MXNet和

TensorLy 快速上手tensorly-01 安装教程tensorly-02 快速上手1. 快速上手快速上手 TensorLy 的简介。1.1 Tensor 操作首先导入 TensorLy 库：import tensorly as tlTensorLy 使用 MXNet, Numpy和PyTorch作为后端，使用该技术可以使在用 TensorLy 的过程中运行在不同的框架下，默认的后端是 NumPy。创建 Tensor, 例如使用 NumPy:import numpy as n

TensorLy 笔记系列tensorly-01 安装教程1. TensorLy 简介TensorLy 作为张量操作的 python 的第三方库，支持张量中常见的操作，比如 CP等各种分解。TensorLy 目前的测试都是基于 python3 进行的，因此并不确定是否能很好的适配 python2。个人建议如果需要使用 TensorLy， 请确保使用 python3 作为开发语言。2. TensorLy 安装TensorLy 的安装支持三种模式，可以根据个人的喜好进行选择。2.1 使用 pip

1. 非负矩阵分解问题描述传统的NMF问题可以描述如下：给定矩阵 V∈R+n×mV\in R_{+}^{n\times m}V∈R+n×m​, 寻找非负矩阵 W∈R+n×rW \in R_{+}^{n \times r}W∈R+n×r​ 和非负矩阵 H∈R+r×mH \in R_{+}^{r \times m}H∈R+r×m​, 使得 V≈WHV \approx WHV≈WH。可以理解为原始矩阵 VVV 的列向量是对做矩阵 WWW 中所有列向量的加权和，而权重系数就是有矩阵对应列向量的元素，故称 WWW