1. 奇异值分解(SVD) 1.1 特征值和特征向量 1.2 SVD 1.3 SVD的具体应用 1.3.1 压缩 1.3.2 降维 2. CP分解 3. Tucker分解 4. SVD分解、Tucker分解与CP分解的区别与联系 前言 下图1展示了低秩分解的基本思想: 将原来大的权重矩阵分解成多个小的矩阵,用低秩矩阵近似原有权重矩阵。这样可以大大降低模型分解之后...
1. 奇异值分解（SVD）SVD在机器学习广泛应用，它不仅用于特征分解，还可用于降维、推荐系统和自然语言处理。SVD将非方阵A分解为U、S和V的乘积，其中U和V是正交矩阵，S包含奇异值。通过SVD，大矩阵A可以表示为多个小矩阵的组合，实现存储和计算的节省。1.3.1 压缩和降维比如图像压缩，一个大矩阵A可以...
奇异值分解(SVD)压缩算法. 如下图所示,基于SVD的全连接层压缩方法就是引入一个中间层L’,该中间层包含 c个神经元, .因此可以减少连接数和权重规模,权重矩阵规模从 mn减少到(m+n)c ,从而降低运行深度模型的计算和存储需求. DeepX运用了基于SVD的面向层的压缩技术,处理训练好的模型参数,以减少参数规模,减少模型...
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准确性与复杂性：可视问答模型中的一种权衡神经风格差异转移及其在字体生成中的应用基于GAN的可调整的图像压缩系统基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪神经阅读理解与超越 准确性与复杂性：可视问答模型中的一种权衡 论文名称：Accuracy vs. Complexity: A Trade-off in Visual Question Answering Models 作者：...
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