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仅使用 CUDA 进行奇异值计算
我正在尝试使用新的cusolverDnSgesvdCUDA 7 0 用于计算奇异值的例程 完整代码如下 include cuda runtime h include device launch parameters h include
CUDA
SVD
cusolver
为什么 Octave、R、Numpy 和 LAPACK 在同一矩阵上产生不同的 SVD 结果?
我使用 Octave 和 R 通过一个简单的矩阵来计算 SVD 并得到两个不同的答案 代码如下 R gt a lt matrix c 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0
r
NumPy
Octave
Lapack
SVD
对具有大量零特征的数据进行归一化/标准化是否有利
我拥有大约 60 个特征的数据 在我的训练数据中 大多数情况下大多数情况下都为零 只有 2 3 列可能有值 准确地说是其性能日志数据 但是 我的测试数据在其他一些列中会有一些值 我已经完成了归一化 标准化 分别尝试了两者 并将其提供给 PC
python
machinelearning
PCA
SVD
normalize
R程序中非常大矩阵的svd
我的 txt 文件中有一个矩阵 60 000 x 60 000 我需要获取该矩阵的 svd 我使用R 但我不知道R是否可以生成它 我认为可以计算 部分 svd使用irlba包装和bigmemory and bigalgebra无需使用大量内
r
matrix
SVD
largedata
SVD算法实现
有谁知道 C 上 SVD 对于非常大的矩阵的良好可扩展实现吗 ILNumerics net http ilnumerics net 似乎有 SVD 除其他外 功能列表 http ilnumerics net main php site 21
c
NET
Algorithm
scalable
SVD
在 PyTorch 中加速 SVD
我正在使用 Pytorch 为 CIFAR10 执行一些分类任务 对于每次迭代 我都必须对每个批次进行一些预处理 然后才能将其反馈给模型 以下是每个批次的预处理部分的代码 S torch zeros batch size C H W for
python
Pytorch
batchprocessing
matrixmultiplication
SVD
通过 SVD 从基本矩阵中提取翻译的正确方法
我校准了相机并找到了内部参数 K 我还计算了基本矩阵 F 现在 E K T F K 到目前为止 一切都很好 现在我们将基本矩阵 E 传递给 SVD 以使用分解值 U W V 来提取旋转和平移 essentialMatrix K Transp
c
opencv
emgucv
SVD
奇异值分解:Jama、PColt 和 NumPy 的不同结果
我想在一个大 稀疏 矩阵上执行奇异值分解 为了选择最好 最准确 的库 我尝试复制提供的 SVD 示例here http www ling ohio state edu kbaker pubs Singular Value Decomposi
NumPy
SVD
LSA
jama
colt
使用 CUDA 并行实现多个 SVD
我是使用 GPU 并行编程的新手 因此如果问题广泛或模糊 我深表歉意 我知道 CULA 库中有一些并行 SVD 函数 但是如果我有大量相对较小的矩阵需要分解 应该采取什么策略 例如我有n有维数的矩阵d n很大并且d是小 如何并行化这个过程
CUDA
parallelprocessing
GPU
SVD
MATLAB eig 有时会返回倒号
我正在尝试编写一个获取矩阵的程序A任何大小 SVD 分解它 A U S V Where A是用户输入的矩阵 U是由特征向量组成的正交矩阵A A S是奇异值的对角矩阵 并且V是特征向量的正交矩阵A A 问题是 MATLAB 函数eig有时会返
MATLAB
matrix
linearalgebra
SVD
eigenvector
使用 Mathnet 数字库进行 Svd 重组似乎是错误的
我正在寻找 Mathnet Iridium 和 Mathnet Numerics 之间的非回归 这是我的代码 使用 Mathnet Numerics double symJaggedArray new double 5 symJaggedA
c
SVD
regressiontesting
mathnet
与 MATLAB 相比,使用 cuSolver 时 SVD 非常慢
我正在尝试使用gesvd函数来自cuSOLVER我发现它比svdMATLAB 中的函数 对于这两种情况都使用double数组或gpuArray C 代码 使用cuSolver include
c
MATLAB
CUDA
GPU
SVD
使用 svd 求解欠定 scipy.sparse 矩阵
Problem 我有一组方程 其中变量用小写变量表示 常量用大写变量表示 A a b B c d C a b c d e 我在具有两列的 pandas DataFrame 中提供了有关这些方程结构的信息 常数 and 变量 E g df p
pandas
sparsematrix
linearalgebra
SVD
在 python 3 中从 SVD 重建矩阵
你好 基本上我的问题是我有一个矩阵 我已经对其进行了 SVD 分解 并将其放入变量 u s 和 v 中 我对 s 矩阵进行了一些更改 使其成为对角线 并更改了一些号码 现在我基本上试图将它从 3 个矩阵重建为一个规则矩阵 然后返回到原始矩阵
python3x
NumPy
matrix
linearalgebra
SVD
比较 R 中的 svd 和 princomp
我想要得到singular values of a matrix in R获取主成分 然后也使用 princomp x 来比较结果 我知道 princomp 会给出主要成分 Question 如何从 d u 和 v 中获取主成分 解决方案s
r
PCA
SVD
计算矩阵的零空间
我正在尝试求解 Ax 0 形式的一组方程 A 是已知的 6x6 矩阵 我使用 SVD 编写了以下代码来获取在一定程度上有效的向量 x 答案大致正确 但不足以对我有用 我怎样才能提高计算的精度 将 eps 降低到 1 e 4 以下会导致函数失
python
Math
linearalgebra
SVD
leastsquares
python 中的稀疏矩阵 svd
有谁知道如何在 python 中对稀疏矩阵执行 svd 运算 scipy sparse linalg 中似乎没有提供这样的功能 听上去像稀疏向量这就是您正在寻找的 SVDLIBC 有效地封装在 Python 中 无需在 RAM 中创建额外的
python
sparsematrix
SVD
《机器学习实战》第14章学习笔记(数据约简工具---SVD)
一 SVD基本原理 提取这些信息的方法称为奇异值分解 Singular Value Decomposition SVD 在很多情况下 数据中的一小段携带了数据集中的大部分信息 其他信息则要么是噪声 要么就是毫不相关的信息 在线性代数中还有很
机器学习
SVD
数据约简
python
[数学]齐次线性方程组的解、SVD、最小二乘法
AX 0 这是一个齐次线性方程组 一般的非齐次线性方程组AX b其实也都可以化为齐次方程组的形式 所以比较普遍 先要说明在非齐次方程组中 A到底有没有解析解 可以由增广矩阵来判断 r A
线性方程组
解向量
SVD
奇异值
实用常识
WolframAlpha是开发计算数学应用软件的沃尔夫勒姆 Wolfram 研究公司基于科学计算软件Mathematica开发出的新一代的搜索引擎 试图挑战Google搜索引擎的地位 能根据问题直接给出标准化答案的网站 比如输入一种材料名称
实用常识
搜索引擎
人工智能
python
SVD
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