# PyTorch稀疏字典K-SVD实现指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现稀疏字典K-SVD算法。K-SVD是一种用于字典学习的算法，可以将高维数据表示为字典中的稀疏线性组合。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 初始化稀疏字典；
2. 更新稀疏表示；
3. 更新字典。
## 流程表格
下面是整个实现过程的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-09-14 03:38:05
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目录sort()方法：（此方法只能适用于列表）1.描述2.语法3.参数4.返回值5.案例sorted()函数：（此方法用于所有可迭代的对象）1.描述2.语法3.参数4.返回值5.案例sort 与 sorted 区别：sort 和 sorted 分别对字典进行排序的操作：sortsorted扩展——求得字典最大值所对应的键和值（sorted）  
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2023-08-16 09:28:11
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算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中，K-SVD不仅
原创
2022-08-01 11:56:02
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# K-SVD训练信号的过完备字典
## 1. 引言
在信号处理领域，信号表示是一项重要的任务，它对于信号的分析、压缩和恢复具有重要意义。过完备字典是一种常用的信号表示方法，它可以提供更好的信号表示效果。K-SVD算法是一种用于训练信号过完备字典的方法，本文将介绍K-SVD算法的原理和实现，并提供Python代码示例。
## 2. K-SVD算法原理
K-SVD算法是一种迭代算法，用于训练信号
原创
2023-09-14 23:24:44
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猎词（word hunt）是一类很常见的游戏，给你一张字母组成的表，然后让你在这些字母中尽可能多的去寻找单词。这类游戏有不同的变体，一类是你可以多次重复使用这些字母（这类游戏叫做猎词），或者你只能使用一次每个字母（这类游戏叫做字母重组）。你组出来的单词越长就得分越高，使用了所有字母就可以获得最高分。这类游戏对计
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2024-07-05 19:00:44
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一、sparse模块：python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的导入模块：from scipy import sparse二、七种矩阵类型coo_matrixdok_matrixlil_matrixdia_matrixcsr_matrixcsc_matrixbsr_matrix三、coo_matr
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2023-06-02 23:18:32
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稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀疏表达。即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征。在神经网络中即体现出前一层是未加工的像素，而后一层就是对这些像素的非线性
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2024-01-20 22:17:55
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在介绍矩阵的压缩存储前，我们需要明确一个概念：对于特殊矩阵，比如对称矩阵，稀疏矩阵，上（下）三角矩阵，在数据结构中相同的数据元素只存储一个。 @[TOC]三元组顺序表 稀疏矩阵由于其自身的稀疏特性，通过压缩可以大大节省稀疏矩阵的内存代价。具体操作是：将非零元素所在的行、列以及它的值构成一个三元组（i，j，v），然后再按某种规律存储这些三元组，这种方法可以节约存储空间 。 如下图所示为一个稀疏矩阵
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2024-10-15 17:02:59
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? 一、ModuleNotFoundError：遭遇“torch_sparse”缺失的困扰 在深度学习和图神经网络（GNN）的研究中，PyTorch是一个广泛使用的框架。然而，有时候我们会遇到一些令人头疼的问题，比如“ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse’”。这个错误意味着我们尝试导入一个名为torch_sparse
# pytorch svd去噪
## 引言
在现实世界中，我们经常会遇到噪声干扰的情况。噪声的存在会对数据分析和模型建立产生不良影响，因此去噪是数据处理的重要任务之一。而SVD（奇异值分解）是一种常用的线性代数方法，可用于处理噪声数据。本文将介绍使用pytorch库中的SVD方法进行去噪的流程，并提供相应的代码示例。
## SVD简介
奇异值分解（Singular Value Decomp
原创
2023-12-29 03:39:24
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1.背景知识 在讲SVD++之前，我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法。这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐。其公式为： 其中 rui 表示预测用户u对物品i的喜爱程度。wij 是物品i，j之间的相似度，N(u)代表用户曾经有过正反馈的物品的集合。 就比如说我们现在有三个用户A，B和C
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2023-12-21 14:07:55
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# PyTorch稀疏嵌入
在深度学习中，嵌入（Embedding）是一种常见的技术，用于将高维稠密向量转换为低维稀疏向量，以便更好地表示和处理数据。PyTorch提供了稠密嵌入（Dense Embedding）的功能，但有时候我们需要使用稀疏嵌入（Sparse Embedding）来处理大规模的高维数据，以节省内存和加速计算。本文将介绍如何在PyTorch中使用稀疏嵌入，并提供代码示例。
#
原创
2024-03-02 05:36:03
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序言本文是针对笔者前一阵子写的博客【数值分析×机器学习】以SVD的分解形式进行深度神经网络的训练基于的一个实现流程，以及对在实现过程中存在的问题与解决做一个记录。大致的思想是将深度神经网络中各个网络层（主要指全连接层与卷积层）对应的权重矩阵进行低秩分解，以简化模型复杂度以及提升模型优化的收敛速度，有兴趣地可以去看一下链接中对应的论文，笔者阅读后受益匪浅：英文标题：Learning Low-rank
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2024-07-05 21:10:42
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文章目录The Sparse Vector Technique稀疏向量技术1.学习目标2.Above Threshold高于阙值算法3.Applying the Sparse Vector Technique应用稀疏向量技术4.Returning Multiple Values返回多个值5.Application: Range Queries应用：范围查询六、总结 The Sparse Vect
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2024-06-26 10:37:45
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一.前言在Pytorch Geometric中我们经常使用消息传递范式来自定义GNN模型，但是这种方法存在着一些缺陷：在邻域聚合过程中，物化x_i和x_j可能会占用大量的内存（尤其是在大图上）。然而，并不是所有的GNN都需要表达成这种消息传递的范式形式，一些GNN是可以直接表达为稀疏矩阵乘法形式的。在1.6.0版本之后，PyG官方正式引入对稀疏矩阵乘法GNN更有力的支持（torch-sparse中
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2023-10-15 11:05:14
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第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices, values, siez=None,*, dtype=None, requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个Coordinate(COO) 格式的稀疏矩阵，返回值也就h是一个tensor稀疏矩阵指矩阵中的大多数元素的值都为0，由于其中非常多的元素都是0，使用常规方法进行存储非常的
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2023-11-29 01:25:22
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步spark mllib模块中，矩阵的表示位于org.apache.spark.mllib.linalg包的Matrices中。而Matrix的表示又分两种方式：dense与sparse。在实际场景应用场景中，因为大数据本身的稀疏性，spar
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2023-12-10 08:39:37
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在处理高维数据时，主成分分析（PCA）是一个重要的降维技术。在PyTorch中，我们可以利用奇异值分解（SVD）来提取主成分。本文将系统地介绍如何使用PyTorch进行SVD提取主成分的过程，从环境准备到实战应用，再到排错指南和性能优化。
### 环境准备
在开始之前，确保你已准备好以下技术栈环境：
- Python 3.6+
- PyTorch 1.8.0+
技术栈的兼容性可以使用以下四
降维[Dimensionality Reduction]:降维 是减少变量数量的过程。它可以用来从含有噪声的未加工特征中提取潜在特征，或者在维持原来结构的情况下压缩数据。MLlib提供了类RowMatrix 上的降维支持。 奇异值分解 (SVD):奇异值分解(SVD)将一个矩阵分解为三个矩阵：U, Σ, 和V ，三个矩阵满足条件：A=UΣVT,A=UΣVT,U是正交矩阵，该矩阵的列称为左
# 实现 PyTorch 稀疏连接层的指南
在深度学习中，“稀疏连接层”常用于减少神经网络的参数数量和计算开销。在这篇文章中，我们将通过 PyTorch 实现一个稀疏连接层。我们将分步进行，确保你能理解每个步骤的意义与实现方法。
## 实现流程
首先，让我们看看实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 PyTorch |
| 2
原创
2024-09-26 07:37:42
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