如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码） 源地址为：https://www.leiphone.com/news/201802/tSRogb7n8SFAQ6Yj.html 原英文博客标题Accelerating deep neural networks with tensor ecompositions，作者为Jacob。背景在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进
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2024-01-02 20:25:30
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文章目录1. 矩阵分解(Matrix Factorization):1.1 公式推导1.2 代码实现1.3 在图像数据下的效果2. 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)2.1 迭代公式2.2 代码部分2.3 在图像数据下的效果 在实现NMF(Non-negative Matrix Factorization)之前，先看普通的MF是怎么进行的，从而可
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2024-08-27 20:52:43
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非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法，目的在于提取有用的特征（可以识别出组合成数据的原始分量），也可以用于降维，通常不用于对数据进行重建或者编码。 与PCA相同，NMF将每个数据点写成一些分量的加权求和，并且分量和系数都大于0，只能适用于每个特征都是非负的数据（正负号实际上是任意的）。 两个分量的NMF：分量指向边界，所有的数据点都可以写成这两个分量的正数组合。 一个分量的NMF：分量指向平
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2023-12-05 16:29:17
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数学基础:线性代数的矩阵乘法运算。 非负矩阵分解是一种特征提取的算法，它尝试从数据集中寻找新的数据行，将这些新找到的数据行加以组合，就可以重新构造出数据集。算法要求输入多个样本数据，每个样本数据都是一个m维数值向量，首先把我们的数据集用矩阵的形式写出来，每一列是一个数据，而每一行是这些数据对应维度的数值。于是我们就有了一个大小为m*n的输入矩阵。而算法的目标就是
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2023-08-30 20:35:08
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# Python 非负矩阵分解（NMF）实现指南
非负矩阵分解（NMF）是一种将非负矩阵分解为两个非负矩阵的方法。这种方法在数据挖掘和机器学习中应用广泛，尤其是在图像处理和推荐系统方面。对于刚入行的小白来说，我们将一步一步实现这个过程。
## 流程概述
下面是整个项目的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF
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2023-12-08 14:51:17
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前言非负矩阵分解顾名思义：是一个矩阵分解，并且分解矩阵非负。看起来这句话给人的信息量不大，背后却能挖掘NMF为什么会被提出且广泛被运用的原因。首先是NMF是一个矩阵分解，它和PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)和VQ(矢量量化)等矩阵分解一样：在当前数据量庞大且巨大的时代，对数据的维数进行消减和高浓度压缩十分重要。其次是为什么非负，在上述提到的矩阵分解方法中，原始的大
# 非负矩阵分解 (NMF) 的科普与 Python 实现
## 1. 什么是非负矩阵分解（NMF）？
非负矩阵分解（NMF）是一种将给定的非负矩阵分解为两个非负矩阵乘积的技术。它在许多领域中得到了广泛应用，如图像处理、文本挖掘和生物信息学等。NMF的核心思想是将复杂的数据通过基础组件进行简化表示，便于我们识别出潜在的结构。
### 定义
给定一个非负矩阵 \( V \in \mathbb
非负矩阵分解算法摘要非负矩阵分解(NMF)已被证明是一个有用的多元数据分解。分析了NMF的两种乘法算法，它们的不同之处仅在于更新规则中使用的乘法因子略有不同，一种算法可以最小化传统的最小二乘误差而另一种可以最小化广义Kullback Leibler散度。两种算法的单调收敛性可以使用类似于证明最大期望算法的收敛性的辅助工具去证明。该算法也可以被解释为对角调整梯度下降，其中缩放因子是最佳的选择，保证收
1.什么是非负矩阵分解？NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。如下图所示，其中要求分解后的矩阵H和W都必须是非负矩阵。 分解前后可理解为：原始矩阵的列向量是对左矩阵中所有列向量的加权和，而权重系数就是右矩阵对应列向量的元素，故称为基矩阵，为系数矩阵。一
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2024-01-02 21:52:44
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non-negative matrix factorization，简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解，属于矩阵分解的一种算法。在特征分解，SVD等传统的矩阵分解技术中，分解后的矩阵会出现负值，但是负值在实际场景中是没有意义的，比如在图像处理领域，图像是由像素点构成的矩阵，每个像素点由红，绿，蓝的比例构成，这些数值都是非负数，在对分解处理得到的负值并没有实际意义。基于非负数的约束，N
原创
2022-06-21 09:25:03
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这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里：http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。
看不懂英文没关系，可以看这个中文的介绍：http://wenku.baidu.com/view/94c8af0bf78a6529647d5331.html。
原理上面两篇文章已经很清楚了，我在按自己的理解介绍
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2020-09-10 15:40:00
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在性和唯一性。 Contents 1
原创
2023-06-01 07:55:48
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NMF的基本思想可以简单描述为： 对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。如下图所示，其中要求分解后的矩阵H和W都必须是非负矩阵。 矩阵V分解为左矩阵W和右矩阵H，可理解为原始矩阵V的列向量是H中的所有列向量的加权和，对应的权重系数则是W的列向量的元素，所有H称为基矩阵，W称为系数矩阵。NMF在
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2024-05-31 09:46:14
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矩阵理论结课作业主要介绍了非负矩阵分解，同时基于非负矩阵分解讲了两个实例。 非负矩阵分解（ Non-negative matrix factorization, NMF
）是一种常用的矩阵分解方法。对于一个
的矩阵
V ，可以将其分解为两个非负矩阵的乘积
W 和
H (
W 和
H 的相乘只能尽量逼近
V )
，其中
W
# 实现 Python 张量分解的指南
张量分解是数据分析和机器学习中一个重要的概念，尤其是在处理高维数据时。在本篇文章中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现张量分解，特别是使用 NumPy 和 TensorFlow 等库。
## 工作流程概览
首先，让我们简要了解完成张量分解的步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备
原创
2024-09-08 05:54:03
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基于三向张量分解(factorization of a three-way tensor)的关系学习方法我们的方法与其他张量方法不同，我们的方法能够可以通过模型的潜在组件进行集体学习并提供一种计算分解的有效的算法。我们证实我们关于模型集体学习能力的理论考虑通过在新数据集和实体解析中常用的数据集上进行实验的方法。relational learningcollective learningentity
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2023-08-15 12:45:23
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2021SC@SDUSC源代码下载地址：https://gitee.com/zeusees/HyperLPR源码配置的详情见第一篇分析 本篇内容将总结队友所分析的recognizer.py以及SimpleRecognizePlate()函数：一、对recognizer.py的部分代码进行分析：Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。Kera
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2024-01-12 05:34:55
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5. Tensor 分解张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。5.1. Tensor 的 Kruskal 形式其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOM
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2023-10-23 09:30:20
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张量什么是张量？一个数，一个数组，一个矩阵都是张量。张量包含多个属性，下面我将进行介绍。 张量的维度，叫做轴（axis）。维度可以无限扩充。查看张量维度：>>> x.ndim标量（0D张量）对应的是数值，例如1，2，3等。向量（1D张量）我们传统理解上的向量是（0,1）、（256,256）等，但这里向量相当于所谓一维数组。>>> x = np.arra
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2023-08-14 11:30:59
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