【083】深度学习读书笔记：P26特征分解的证明

最新推荐文章于 2024-06-12 15:45:49 发布
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分类专栏： 深度学习 数学 算法 文章标签： 深度学习 读书笔记 数学 算法
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本文通过图片形式详细解析了奇异方阵的两种定义，并参考博文082进行深入讨论。适合于希望理解奇异方阵概念及其数学背景的学习者。

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Deep learning花书学习笔记(一)：特征值分解+Moore-Penrose伪逆+迹运算+主成分分析
qq_32599109的博客
04-07 452
本人由于在导师分配的论文阅读过程中，发现了深度学习的数学原理的重要性。之前一直吃灰的花书要重新建起来了。。。 奇异值分解： 1. 奇异值分解的定义： A=UDVT A=UDV^{T} A=UDVT 其中AAA为m∗nm*nm∗n的矩阵(未必为方阵)，UUU为m∗mm*mm∗m的正交矩阵，DDD为m∗nm*nm∗n的矩阵，VVV是一个n∗nn*nn∗n的正交矩阵。 2. 奇异值分解求解的方法： 求解AATAA^{T}AAT的特征值对应的特征向量为UUU的列向量，求解ATAA^{T}AATA的特征值
学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型
Morganfs的博客
04-25 1917
预训练模型梳理：从NNLM到词嵌入、从ELMo到GPT&BERT，以及After GPT&BERT。
矩阵的特征分解证明
史明礼的博客
09-06 4578
特征分解的证明 A=Vdiag(λ⃗)V−1A=Vdiag(λ→)V−1A=Vdiag(\vec \lambda)V^{-1}
深度学习（二十四）矩阵分解之基于k-means的特征表达学习
hjimce的专栏
12-29 1万+
本篇博文主要讲解2012年大神吴恩达所发表的一篇paper:《Learning Feature Representations with K-means》。可能大家对于k均值聚类，这个算法之前已经非常熟悉了，觉得这个算法是一个很简单的算法。但是其实很多人，学了k均值以后， 开始前先要讲一下spherical K-means算法，这个算法与我们平时学到的k-means算法稍微有点不同，是k—means算法的一个进化版。所以需要先熟悉一下这个算法。spherical K-means故名思议，意思应该是我们的数据
【深度学习人类语言处理】3 语音转换——类别(特征分解、直接转换)、语音分离(评价指标、深度聚类、PIT、TaskNet)
YoungSeng's Blog
04-09 2585
Deep Learning for Human Ianguage Processing 31. 语音转换应用场景2. 语音转换类别2.1 成对的资料2.2 不成对的资料2.2.1 特征分解2.2.2 直接转换3. 1. 语音转换应用场景 什么是Voice Conversion(VC)： 保存了什么？- 内容 改变什么了？ - 许多不同的方面… 说话人转换(Speaker) 可见此[Nachmani, et al., INTERSPEECH’19]和此[Deng, et al., ICASSP’20]：
【深度学习】特征值分解与特征向量
电气那些儿er
02-18 426
了这个矩阵最主要的 N 个变化方向。其中，Q 是这个矩阵 A 的特征向量组成的矩阵，B 是一个对角矩阵，每一个对角线元素就。矩阵变化方向（从主要的变化到次要的变化排列）。个变换也同样有很多的变换方向，我们通过特征值分解得到的前 N 个特征向量，那么就对应。是一个特征值，里面的特征值是由大到小排列的，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个。特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征。对于矩阵为高维的情况下，那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换。向量表示这个特征是什么。
机器学习/深度学习-学习笔记：概念补充（上）
Morganfs的博客
05-12 1479
两万字梳理：极大似然估计、贝叶斯、傅里叶、马尔科夫、条件随机场5个概念。
《深度学习》/《Deep Learning》——深度学习圣经的读书笔记
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数据分析之路
11-03 1万+
学习方法 对着书看一遍，把理解的内容写成笔记 看完一章后，看着笔记和书，把内容复习一下，把需要画线的地方画好并理解 逐层深入：这本书讲解基础概念讲得不生动，但是高层次上有很多不错的高瞻远瞩的见解，所以先看网文理解到基本的网络（如RNN-LSTM），然后看书深化理解 *. JumpingJumping ReadRead：读某一章很痛苦的时候，先读后面一章，然后返回来读熟悉语音，VAE，tf，pytho
【王树森】深度强化学习(DRL)学习笔记
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一去不复返的通信er
06-12 2431
强化学习笔记
深度学习超分辨率综述阅读笔记（翻译）
vagusbroken的博客
10-26 2605
深度学习超分辨率综述阅读笔记（翻译） https://arxiv.org/abs/1902.06068 摘要：图像超分辨率（SR）是计算机视觉中增强图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近几年来，图像超分辨率研究已经利用深度学习技术取得了重大进展。文本旨在系统性综述图像超分辨率技术利用深度学习技术所取得的最新进展。总体来看，现有的 SR 技术研究大体可以分为三大类：监督 SR、无监督 SR 以及特定领域的 SR。除此之外，本文还介绍了其他一些重要内容，如公共开源基准数据集和性能评估指标。最后，本文还指出
特征值分解与奇异值分解
12-06
本文主要关注奇异值的一些特性，另外还会稍稍提及奇异值的计算，不过本文不准备在如何计算奇异值上展开太多。另外，本文里面有部分不算太深的线性代数的知识，如果完全忘记了线性代数，看本文可能会有些困难。
跟我一起学《深度学习》 第二章 线性代数（2.7 特征分解 ）
高万禄的博客
12-08 334
《Deep Learning》学习1——基于特征分解的主成分分析
老笨妞
08-10 782
这篇文章是基于《Deep Learning》第二章以及UFLDL Tutorial之主成分分析做的总结和python算法实现。 《Deep Learning》第二章主要讲的是矩阵的一些重要性质，由于《Deep Learning》完全讲理论，且很严肃正统，所以，顺带结合UFLDL和斯坦福cs229对应课程一起学习，同时跑UFLDL提供的练习。   一．纯理论 1.      线性相关 当我
【深度学习基础】：线性代数(一)_特征分解及numpy、scipy实现
bqw的博客
07-15 3535
一、特征分解的意义         有时，我们会将现实中的某些事物抽象成矩阵的形式，例如可以将一张图片抽象成一个像素值组成的矩阵。此时，我们也许希望中将矩阵分解成多个组成部分，这些组成部分代表了这个矩阵的特征，这就是特征分解的意义。   二、 特征值与特征向量 三、 特征分解   四、实对称矩阵的特征分解   五、 实对称矩阵在二次方程中的应用   六、正定、半...
特征值分解与深度学习的结合
AI天才研究院
01-09 1017
1.背景介绍 深度学习是人工智能的一个重要分支，它主要通过神经网络的学习算法来实现自主地学习和理解复杂的数据模式。随着数据规模的不断增加，深度学习算法的训练和优化面临着更多的挑战。因此，研究者们不断地探索新的算法和技术来提高深度学习的性能和效率。 特征值分解是一种矩阵分解方法，它主要用于将一个矩阵分解为多个低秩矩阵的乘积。这种方法在图像处理、文本摘要和推荐系统等领域得到了广泛应用。在深度学习中...
特征分解的推导与意义与opencv代码
Dang_boy的博客
12-20 1210
特征值与特征向量 定义：Ax⃗=λx⃗A\vec{x}=\lambda\vec{x}Ax=λx 则称λ\lambdaλ为矩阵A的特征值，x⃗\vec{x}x称为λ\lambdaλ对应的特征向量。 假设A是一个可对角化的矩阵，并且具有n个线性独立的特征向量P=[P1⃗ P2⃗ P3⃗…Pn⃗]P=[\vec{P_1} \ \vec{P_2}\ \vec{P_3} … \vec{...
机器学习——特征值分解
joker_shy的博客
08-07 3108
特征值特征向量的定义 Aα = λα（α不等于0） A是一个n阶矩阵 α是n维的非零向量 λ是一个常数 如果Aα = λα（α不等于0）那么λ称为A的特征值，α就是A的对于特征值λ的特征向量 如果ｎ个特征向量线性无关那么就可以进行特征的分解 特征值分解 n个特征向量线性无关可以进行特征分解 A=WΣW-1 其中W是这n个特征向量所张成的n×n维矩阵，并对n个特征向量标准化，而Σ为这n个特征值为主对...
矩阵分解（特征分解、SVD分解）
诗小葵的博客
03-12 5741
若对于N阶矩阵A，存在实数λ\lambdaλ及非零向量xx，满足AxλxAxλx，则称λ\lambdaλ是A的特征值，非零向量xx是A的特征向量。
矩阵分析一子空间和特征分解
简单快乐
08-14 8671
线性方程组Ax=b的行视图是超平面，列视图是列向量的线性组合。从这个视角，将矩阵与向量组联系起来了。 5.1 线性相关、线性无关 定义：给定向量组A：a1,a2,...,ama1,a2,...,ama_1,a_2,...,a_m，如果存在不全为零的数k1,k2,,...,kmk1,k2,,...,kmk_1,k_2,,...,k_m，使得k1a1+k2a2+...+kmam=0k1a1+k...
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