矩阵L2,1范数及矩阵L2,p范数的求导 的L2,1范数。而在机器学习的特征选择中,利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束,即是正则化技术,是一种稀疏学习。L0L0,L1L1向量范数L0L0范数L0L0范数是指向量vv中的非0的个数...,一般会将L0L0范数转化为L1L1范数,或者是其他可优化的范数。矩阵的L1L1范数为了度量稀疏矩...
矩阵L2,1L2,1范数的求导 对于特征选择矩阵WW,每一行(即行向量)用向量的2-范数描述,即wi=∑j|Wi,j|2−−−−−−−−√wi=∑j|Wi,j|2。那么,描述化之后即为向量w=[w1,w2,⋯,wd]Tw=[w1,w2,⋯,wd]T,那么对整个选择矩阵WW还需要用范数对ww进行描述,因为损失函数中的正则项,或称为...
和考察多元函数可微一样
矩阵范数: 矩阵范数和向量的有所不同 矩阵求导 标量对矩阵求导 矩阵对标量求导 向量对向量求导
b= torch.randn(1000, 2000)#记录开始时间t0 =time.time()#计算矩阵乘法c =torch.matmul(a, b)#记录结束时间t1 =time.time()#打印结果和运行时间print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))#这里的c.norm(2)是计算c的L2范数#使用GPU设备device = torch.device('cuda')#将ab搬到GPUa =a.to(device) ...
常见的矩阵范数有L1,L2,∞范数,F范数和引申出的L2,1范数。而在机器学习的特征选择中,利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束,即是正则化技术,是一种稀疏学习。 L0,L1向量范数 L0 范数 L0 范数是指向量v中的非0的个数,是一种度量向量稀疏性的表示方法。例如:v=[0,1,1,0,0,1],那么∥v∥0=3。 L1 ...
向量范数、矩阵范数、矩阵求导 向量范数: 矩阵范数: 矩阵范数和向量的有所不同 矩阵求导 标量对矩阵求导 矩阵对标量求导 向量对向量求导