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SVD不产生缩减的维度

SVD（奇异值分解）是一种常用的矩阵分解方法，它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、Σ和Vᵀ。其中，U和V是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。

SVD的应用非常广泛，包括图像处理、推荐系统、自然语言处理等领域。在图像处理中，SVD可以用于图像压缩和降噪；在推荐系统中，SVD可以用于用户行为分析和推荐算法优化；在自然语言处理中，SVD可以用于词嵌入和语义分析等任务。

腾讯云提供了一些与SVD相关的产品和服务，例如：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和算法库，包括SVD算法的实现。
腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供了图像处理的API和SDK，可以方便地进行图像压缩和降噪等操作。
腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）：提供了自然语言处理的API和SDK，可以进行词嵌入和语义分析等任务。

需要注意的是，以上产品和服务仅作为示例，实际使用时应根据具体需求选择适合的产品和服务。

相关搜索:不兼容的行维度 SVD函数返回维数不兼容的矩阵 Julia中的维度不匹配 R中的维度不匹配错误 keras中的输出维度不匹配当codomain的维度大于domain的维度时，Julia NLsolve会给出维度不匹配错误不产生错误的Typescript特征检测 Keras BatchNormalizing不产生预期的输出 ONNXRuntime问题:输出:源维度和目标维度的数量Y [ShapeInferenceError]不匹配 Geoviews错误：“提供的数据不包含指定的维度”Django模型形式不产生预期的HTML 使用fetch()的上下文API缩减程序不更新状态简单的Java MIDI示例不产生任何声音类型不匹配会产生不同的WHERE结果我的INNER JOIN SQL命令不产生任何结果 list的Int元素转换不产生字符Kotlin SSIS -获取不匹配的行并加载到维度表中 Numpy数组索引错误: IndexError:布尔索引与维度0上的索引数组不匹配；维度为16 C-使用指向函数的指针不产生任何结果 SQL Analysis Server中的维度在层次结构中不唯一

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2021-08-16

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PCA 实践利用 PCA 算法对人脸数据集内所有人进行降维和特征提取 PCA原理解析+代码

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第11章降维笔记

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深度学习（6）——卷积神经网络cnn层级结构CNN特点卷积神经网络-参数初始化卷积神经网络过拟合解决办法

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特征工程系列之降维：用PCA压缩数据集

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词向量简介「建议收藏」

这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。...2.1.2 SVD（奇异值分解）既然基于co-occurrence矩阵得到的离散词向量存在着高维和稀疏性的问题，一个自然而然的解决思路是对原始词向量进行降维，从而得到一个稠密的连续词向量。...对2.1.1中矩阵，进行SVD分解，得到矩阵正交矩阵U，对U进行归一化得到矩阵如下： SVD得到了word的稠密（dense）矩阵，该矩阵具有很多良好的性质：语义相近的词在向量空间相近，甚至可以一定程度反映...由上式可以看出，分母的计算复杂度与词表规模相关，当语料较大时，计算变的非常耗时。解决这一问题是对词进行多分类/聚类，例如，5000词的语料，聚成100类，则时间复杂度由5000缩减至50。...在对“苹果” 进行训练时，将会对其对应的词向量向两个方向拉伸，进而造成词向量歧义。词向量的歧义将会对词向量的应用效果产生影响。

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Randomized SVD 算法介绍与实现

之前的文章《矩阵奇异值分解法SVD介绍》中详细介绍了SVD分解算法，本文的Randomized SVD分解算法是在SVD算法基础上实现的，下面将详细介绍该算法的原理。...，更易于进行SVD分解 3.计算矩阵A实际的左奇异向量U 通过以上的步骤就实现了初始矩阵A的SVD分解，可以看到，与之前的SVD分解过程相比，Randomized SVD算法主要多了一个构建随机向量的过程...因此，下面我们重点分析Randomized SVD在spark上的实现原理。在上文的原理介绍中我们知道，利用k+p个随机采样的向量可以将原始矩阵的维数缩减至k+p维。...当原始矩阵的维数m非常大时，k+p将远小于m，这时矩阵被缩减成一个非常小的矩阵，甚至不需要像原始矩阵那样采用分布式的方式存储，而是可以直接存储在本地。...这种缩减方式将极大的降低算法的空间复杂度，同时由于SVD分解过程在维数较低的矩阵上进行，因此也节约了整个算法的运行时间。

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【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) （下）

图解SVD 对于奇异值分解可以从两个角度进行理解：一是将SVD视为对基向量组(bases)，即坐标系的一顺序变换，二是将SVD视为对于数据点的变换。...当然维度也可以减少。此外单位圆还是处在\([e_1,e_2]\)空间内(即\(x,y\)轴组成的空间内)，而且还会根据奇异值的大小做相应比例的伸缩。...右下角到右上角: 矩阵\(U\)继续对\([e_1,e_2]\)基做变换，增加的那个维度(z轴)方向不做变化。下图更加形象地展示了奇异值分解的作用，变换过程和上面一样，故不再赘述： ? 3....SVD计算本小节内容不证明SVD的存在性。...计算\(\Sigma\) 注意上面两步中已经求出了\(\sigma_i^2\),接下来要做的就是把上面所求出的\(\sigma_i^2\)从大到小排序并开根号，且\(\Sigma\)要与\(A\)的维度保持一致

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什么是词向量？（NPL入门）

这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。...2.1.2 SVD（奇异值分解）既然基于co-occurrence矩阵得到的离散词向量存在着高维和稀疏性的问题，一个自然而然的解决思路是对原始词向量进行降维，从而得到一个稠密的连续词向量。...对2.1.1中矩阵，进行SVD分解，得到矩阵正交矩阵U，对U进行归一化得到矩阵如下： SVD得到了word的稠密（dense）矩阵，该矩阵具有很多良好的性质：语义相近的词在向量空间相近，甚至可以一定程度反映...由上式可以看出，分母的计算复杂度与词表规模相关，当语料较大时，计算变的非常耗时。解决这一问题是对词进行多分类/聚类，例如，5000词的语料，聚成100类，则时间复杂度由5000缩减至50。...在对“苹果” 进行训练时，将会对其对应的词向量向两个方向拉伸，进而造成词向量歧义。词向量的歧义将会对词向量的应用效果产生影响。

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