人工智能算法-SVD算法

开课吧小一2021-04-15 16:16

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众所周知人工智能的发展,离不开算法的身影,为了能够更好的从事人工智能行业,需要了解清楚算法信息。

 人工智能算法-SVD算法

SVD在信号处理、统计学、机器学习等领域有重要应用,比如:LSA(隐性语义分析)、推荐系统、图像处理、自然语言处理和特征压缩(或称数据降维)等。SVD奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。

SVD算法概念:SVD奇异值分解(Singular Value Decomposition)是很多机器学习算法的基石。在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有明显的不同。谱分析的基础是对称阵特征向量的分解,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。

SVD奇异值分解在矩阵理论的重要性不言而喻,它在最优化问题、特征值问题、最小乘方问题、广义逆矩阵、统计学、图像处理和自然语言处理等方面都有十分重要的应用。

SVD算法本质是:将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示,这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性。

 人工智能算法-SVD算法

SVD算法的优点:

1)算法稳定;

2)适用面广;

3)简化数据,减小处理量;

4)去除噪声;

5)算法效果好。

SVD算法缺点:

1)计算代价很大,时间复杂度是3次方的,空间复杂度是2次方的;

2)不能共享内存;

3)很难并行计算;

4)数据转换可能难以理解。

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