К-СВД
-
Основы k-SVD
- k-SVD — это алгоритм для аппроксимации разреженных матриц, который использует сингулярное разложение.
- Он был разработан для задач машинного обучения, где разреженные матрицы часто встречаются.
-
Процесс k-SVD
- Алгоритм начинается с инициализации словаря, который состоит из k столбцов.
- Затем он находит k столбцов, которые минимизируют сумму квадратов разностей между матрицей и ее проекцией на словарь.
- После этого он обновляет словарь, используя сингулярное разложение матрицы, полученной на предыдущем шаге.
-
Итеративный процесс
- Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут глобальный оптимум или не будет достигнут определенный порог точности.
- В процессе итераций словарь обновляется, а также обновляются векторы признаков.
-
Ограничения и рекомендации
- Выбор подходящего словаря является проблемой, и k-SVD не гарантирует нахождения глобального оптимума.
- Однако алгоритм хорошо работает на практике.
-
Ссылки и примечания
- В статье есть ссылки на другие алгоритмы и рекомендации по использованию k-SVD.