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SVD奇异值分解的数学涵义及其应用实例
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编程算法
SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的线性变换可由若干个简单矩阵所代表的线性变换组合起来, 使用SVD能找到这些简单矩阵. 本文由以下章节, 对SVD进行阐述:
SIGAI学习与实践平台
2019-05-29
1.1K
0
不同视角构造cycle-consistency，降低视频标注成本
linux
两篇文章从不同视角来构造cycle-consistency约束，目标都是为了在不需要标注label情况下，学到更好的视频representation，这也是解决在real-world中大规模无标注视频数据的低利用率及高昂的frame-level人工标注成本等问题。
SIGAI学习与实践平台
2019-05-09
2.3K
0
干货|手把手教你在NCS2上部署yolo v3-tiny检测模型
linux
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
SIGAI学习与实践平台
2019-03-01
2.3K
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