Our proposed model,NucNormZSL, achieves state-of-the-art results for the Large Attribute (LAD) dataset and remains fairly competitive with existing approaches on Animals with Attributes-2 (AWA2), Caltech-UCSD Birds (CUB) and SUN datasets in the conventional setting and generalized setting....
matrix_norm_nuc = norm(matrix, 'nuc'); % 返回 sum(svd(matrix)) = 7 2.3 无穷范数 matrix_norm_inf = norm(matrix, inf); % 返回 max(sum(abs(matrix'), 1)) = 7 2.4 谱范数(最大奇异值) matrix_norm_spec = norm(matrix, 2); % 返回 max(svd(matrix)) = 4.47214 应用案例 图像处理 ...
n = norm(A, p),其中A是一个矩阵,p是指定的范数类型。常见的范数类型包括: p = 'fro':Frobenius范数(矩阵元素的平方和的平方根) p = 'nuc':核范数(奇异值之和) 返回值n是计算得到的范数值。 0 赞 0 踩最新问答Laravel怎样实现用户认证授权 Laravel中路由定义有哪些规范 Laravel如何进行错误日志管...
在PyTorch 中,可以使用 torch.linalg.norm 函数来计算矩阵的核范数,其对应的参数为 ord='nuc',例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float) norm_nuclear = torch.linalg.norm(A, ord='nuc') u, ...
nuc_norm = np.linalg.norm(A,ord='nuc')print("核范数:", nuc_norm) AI代码助手复制代码 输出结果为: 核范数: 5.464985704219043 AI代码助手复制代码 2.2.3 其他矩阵范数 numpy.linalg.norm()还支持其他矩阵范数,如 L1 范数(列和的最大值)和 L∞ 范数(行和的最大值)。可以通过设置ord=1或ord=np.inf...
🐛 Bug torch.norm does not work as expected when p="nuc" , x is a 4 dimensional tensor, dim=(2,3) To Reproduce Steps to reproduce the behavior: ` import torch w = torch.randn(2, 1024, 3, 3) torch.norm(w, p="fro", dim=(2,3)) ## this works ...
p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值。默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度。如果是一个整数值,向量范数将被计算;如果是一个大小为2的元组,矩阵范数将被计算;如果为None,当输入tensor只有两维时矩阵计算矩阵范数;当输入只有一维时则...
nucle-, nucleo-, nuc- nucle.us: 核心程序 nucle, nucl, nucleo nucl.ear: 核的 numer-, number- in.numer.able: a. 无数的, 数不清的 number: 数字 numer.ic.al: 数字的, 用数字表示的 numer.ous: 多数的, 甚多的 nutri-, nutrit-
nuclear_norm = norm(A, 'nuc'); ``` 5. 矩阵的条件数 条件数是矩阵的奇异值的最大比值,可以使用norm函数来计算。对于一个矩阵A,可以使用以下语句来计算它的条件数: ``` condition_number = norm(A) * norm(inv(A)); ``` norm函数在matlab中可以用来计算向量的欧几里得范数、1-范数、∞-范数,以及矩...
nucle-, nucleo-, nuc- nucle.us: 核心程序 nucle, nucl, nucleo nucl.ear: 核的 numer-, number- in.numer.able: a. 无数的, 数不清的 number: 数字 numer.ic.al: 数字的, 用数字表示的 numer.ous: 多数的, 甚多的 nutri-, nutrit-