Использование разложения по единичным значениям в ИИ очень полезно.

Разложение по сингулярному значению, также известное как SVD, — это очень известный метод разложения матриц, используемый для сокращения матрицы на фрагменты для упрощения вычислений для определенной следующей матрицы.

Его применение во многих областях весьма похвально, особенно в областях, связанных с наукой и техникой.

Разложение по единственному значению

Одним из широко применимых инструментов линейной алгебры является разложение по сингулярным значениям. Его сила относительно связана с тем фактом, что каждая матрица A принадлежит R имеет SVD. Его разложение,

Здесь A — матрица размера m x n.

U — ортогональная матрица размера m x n.

V — ортогональная матрица размера m x n.

Мы также можем представить разложение по сингулярным числам как

Как мы знаем, факторы SVD обеспечивают собственное разложение для,

Применение разложения по единичным значениям

  • В обработке сигналов разложение по сингулярным числам и псевдоинверсия эффективно применяются при анализе модификации и синтезе сигналов и звуков.
  • Его применение в обработке изображений, где цифровой компьютер используется для обработки изображений с помощью алгоритмов.
  • Это весьма полезно при распознавании лиц, широко известном как анализ моделей, когда немасштабированные формы мод могут быть определены с помощью немасштабированных форм мод.
  • Он используется в численном прогнозировании погоды, когда используются математические режимы атмосферы. Прогноз погоды основан на текущих погодных условиях.
  • Его вклад в области квантовой информации, где он называется разложением Шмидта, нельзя игнорировать.

Поскольку SVD помогает в идеальном представлении любой матрицы, довольно легко исключить данные, которые не так важны в матрице для создания низкоразмерной аппроксимации. Вот почему его роль становится важной в применении системы сжатия изображений и рекомендаций. С таким удивительным и полезным приложением нельзя игнорировать его роль в искусственном интеллекте и его алгоритмах. Следовательно, для стартапов ИИ становится важным понять эту концепцию, чтобы они могли пользоваться ее преимуществами и предлагать более качественные продукты ИИ.