SVD及在卷積層的應用

SVD及在卷積層的應用 講SVD分解之前先得講特徵值分解（EVD），在EVD的基礎上理解SVD會更容易些 1、特徵值分解（EVD） 特徵值分解，如果矩陣A是一個m×m的實對稱矩陣，那麼它可以被分解爲： 其中Q爲標準正交陣，即有QQT=I，Σ爲對角矩陣，且上面的矩陣的維度均爲m×m。λi稱爲特徵值，ui是Q（特徵矩陣）中的列向量，稱爲特徵向量。 =λ1u1u1T+λ2u2u2T+λ3u3u3T+….

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