图的邻接矩阵或拉普拉斯矩阵的秩可以提供关于图的结构信息。 8.信号处理:在信号处理中,矩阵的秩用于矩阵分解技术,如奇异值分解(SVD),这在信号压缩、噪声去除等方面有应用。 9. 机器学习:在机器学习中,矩阵的秩与特征选择、降维技术(如主成分分析)析)有关,于提取数据的主要特征。 10. 经济学:在经济学中,矩阵的...
8、子,即R=h*T+n,其中R表示接收方,T表示发送方,h表示信道 情况,N表示信道的噪声情况(建模时可以考虑为高斯白噪声):3、多个信道的情况,最终量化成一个xTxR的信道矩阵,即R=H*T+N4、对这个H信道矩阵进行SVD分解,将这个矩阵的共轨部分计算出来,即可以使用线 性代数的方法将这个矩阵的秩计算出来,终端即会将这...
dot(Ai * s + Di * s + Ei * (1 - s)) # return normalized pagerank return r / float(sum(r)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Example extracted from 'Introduction to Information Retrieval' G = np.array([[0,0,1,0,0,0,0], [0,1,1,0,0,0,0], [1,0...
从表2的实验结果可以看出,秩的值并不是越大越好,一般在r=8的时候便达到了最优解。而且1或者2这种很小的秩的表现也不差。证明了之前的权值矩阵可能拥有很小的内在秩的假设。 表2:LoRA在不同秩大小上的对照实验 通过对比r=8和r=64计算得到的矩阵经过SVD得到的两个右奇异矩阵的格拉斯曼距离相似性,作者得出r=8...
对于展开可学习相似度矩阵 S 的 Fiedler 向量计算的近端变体,需要初始猜测,这可能是非近端变体的输出之一,或基线方法的输出 r'。然后可以将损失函数应用于技能级别向量 r,并且可以通过对 r 向量进行排序来获得最终排名R向量。最后,我...
对词-文档矩阵进行奇异值分解(SVD)操作([m✖r] · [r✖r] · [r✖n]) 根据SVD的结果,将词-文档矩阵映射到一个更低维度k([][][m✖k]·[k✖k]·[k✖n],0<k<r)的近似SVD结果,每个词和文档都可以表示为k个主题构成的空间中的一个点,通过计算每个词和文档的相似度,得到每个文档中对每...
之前提到的扭麻花操作,等价于中间的 r 维度的向量,拆分,逐位相加成一半长度,然后复制,再拼接,获得最终的 r'。从这个视角去看,这种多 expert 的扭麻花本质就是在 r 维的向量上加一套组合拳。 混合矩阵的引入 既然是加一套组合拳,这个组合拳 (r 维度的向量,拆分,逐位相加成一半长度,然后复制,再拼接)用矩阵...
[] for i in range(N): e.append(1) norm = 100 New_P = [] for i in range(N): New_P.append([random.random()]) r = [ [(1-d)*i*1/N] for i in e] while norm > delt: P = New_P New_P = matrix_add(r,matrix_multiN(d,matrix_multi(A,P))) #P=(1-d)*e/n+d*...
我们将通过一个使用SVD进行图像压缩的示例更清楚地演示这一点。 Application: Image Compression 奇异值分解可以用于分解任何矩阵,这使得我们可以使用奇异值分解来压缩包括图像在内的各种数据。图3左为灰度图像,编码为数据矩阵X,秩r=128。当SVD应用于X时,它返回一组左奇异向量U,右奇异向量V,以及一个包含奇异向量的奇...
15、j,5810121416CaS e2-CwOCondVa IUeThId_r4444Case2-CWICOndVaIUeThld rZ44ReduceRankMcsThIdj9111415121515RaiSeRankMCSThIdl 门限駄认22RsiseRankMcSThld2 门限软认 18 统计计数器款认600,13> Casel:指MCS大于22阶时,1升2时,deltaSINR差值不能大于10, 2升3 R寸,deltaSINR差值不能大于20,依次类推;>...