深度之眼(十二)——svd分解的应用

简介: 深度之眼(十二)——svd分解的应用

零、SVD分解的证明


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


一、图像压缩算法


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


二、深度学习的加速


4cebaac233b3433da32a72337a77fc60.png

相关文章
|
9月前
|
存储 供应链 算法
《数学模型(第五版)》学习笔记(2)第3章 简单的优化模型 第4章 数学规划模型
《数学模型(第五版)》学习笔记(2)第3章 简单的优化模型 第4章 数学规划模型
98 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 运维
深度探索变分自编码器:理论与应用代码之韵:探索编程艺术的无限可能
【5月更文挑战第31天】 在深度学习的众多架构中,变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)以其对数据生成和潜在空间建模的强大能力而脱颖而出。本文将深入探讨VAE的核心原理,包括其概率生成模型、变分推断以及重参数化技巧,并剖析其在多个领域的实际应用案例。通过细致的技术解析与实例演示,我们旨在为读者提供一个关于VAE的全面视角,同时探讨当前的研究动态及未来发展趋势。
|
2月前
|
数据可视化
【Eviews实战】——多元线性回归模型的建立(二)
【Eviews实战】——多元线性回归模型的建立(二)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
一阶优化算法启发,北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
【4月更文挑战第19天】北京大学林宙辰团队在深度学习领域取得突破,提出基于一阶优化算法的神经网络设计方法,构建具有万有逼近性质的模型,提升训练速度和泛化能力。该方法利用一阶导数信息,高效处理大规模问题。虽然面临非光滑优化和收敛速度挑战,但团队通过正则化和自适应学习率等策略进行改进,相关研究在多个标准数据集上表现出色。
30 1
|
2月前
|
数据可视化
【Eviews实战】——多元线性回归模型的建立(一)
【Eviews实战】——多元线性回归模型的建立(一)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 供应链
【软件设计师备考 专题 】运算基本方法:预测与决策、线性规划、网络图、模拟
【软件设计师备考 专题 】运算基本方法:预测与决策、线性规划、网络图、模拟
75 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
《数学模型(第五版)》学习笔记(1) 第1章 建立数学模型 第2章 初等模型
《数学模型(第五版)》学习笔记(1) 第1章 建立数学模型 第2章 初等模型
128 1
|
12月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究(Python代码实现)
【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究(Python代码实现)
201 0
|
机器学习/深度学习 算法 知识图谱
浙大团队将化学知识引入机器学习,提出可外推、可解释的分子图模型预测反应性能
浙大团队将化学知识引入机器学习,提出可外推、可解释的分子图模型预测反应性能
154 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
中山大学团队使用端到端图生成架构进行分子图编辑的逆合成预测
中山大学团队使用端到端图生成架构进行分子图编辑的逆合成预测
140 0