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Concept

Low-rank approximation

Séances de cours associées (6)

Décomposition de la valeur singulière : théorie et applications

Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.

Apprentissage non supervisé: théorème de Young-Eckart-Mirsky et introduction à PCA

Introduit le théorème de Young-Eckart-Mirsky et PCA pour l'apprentissage non supervisé et la visualisation de données.

Approximations de bas rang Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les approximations de bas rang, les théorèmes spectraux et l'orthogonalité dans les matrices.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

Architectures de transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.