【Python/Pytorch - 网络模型】-- SVD算法
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- 00 写在前面
- 01 基于Pytorch版本的SVD算代码
- 02 理论知识
00 写在前面
(1)矩阵的奇异值分解在最优化问题、特征值问题、最小二乘方问题、广义逆矩阵问题及统计学等方面都有重要应用;
(2)应用:可以从更高维的角度,提取特定信息,可以在损失函数中,加入svd项;
(3)矩阵奇异值分解中,奇异值是唯一确定的,而分解之后的酉矩阵U和V一般是不唯一的,因此,矩阵的奇异值分解式一般也是不唯一的;
01 基于Pytorch版本的SVD算代码
import torch
image = torch.randn(5, 3);
U, S, Vt = torch.linalg.svd(image);
print("U: ", U);
print("S: ", S);
print("Vt: ", Vt);
02 理论知识
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