Svd

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস Svd

স্ব-সংলগ্ন ম্যাট্রিক্সের একটি ব্যাচের eigen পচন গণনা করে

(দ্রষ্টব্য: শুধুমাত্র বাস্তব ইনপুট সমর্থিত)।

টেনসরের মধ্যে সবচেয়ে ভিতরের M-বাই-এন ম্যাট্রিক্সের eigenvalues ​​এবং eigenvectors গণনা করে যেমন tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * স্থানান্তর (v[...,:,:])।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <T TType > Svd <T> প্রসারিত করে
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)
একটি নতুন Svd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
s ()
একক মান।
আউটপুট <T>
আপনি ()
বাম একবচন ভেক্টর।
আউটপুট <T>
v ()
ডান একবচন ভেক্টর।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "XlaSvd"

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক Svd <T> তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)

একটি নতুন Svd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ক ইনপুট টেনসর।
maxIter সর্বাধিক সংখ্যক সুইপ আপডেট, অর্থাৎ, নিম্নের প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ নিম্ন ত্রিভুজাকার অংশ বা উপরের ত্রিভুজাকার অংশ। হিউরিস্টিকভাবে, এটি যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে অনুশীলনে প্রায় লগ(মিনিট (এম, এন)) সুইপ প্রয়োজন (রেফ: গোলুব এবং ভ্যান লোন "ম্যাট্রিক্স কম্পিউটেশন")।
epsilon সহনশীলতা অনুপাত।
precision Config একটি সিরিয়ালাইজড xla::PrecisionConfig প্রোটো।
রিটার্নস
  • Svd এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> s ()

একক মান। মানগুলি মাত্রার বিপরীত ক্রমে সাজানো হয়েছে, তাই s[..., 0] হল বৃহত্তম মান, s[..., 1] হল দ্বিতীয় বৃহত্তম, ইত্যাদি।

সর্বজনীন আউটপুট <T> u ()

বাম একবচন ভেক্টর।

সর্বজনীন আউটপুট <T> v ()

ডান একবচন ভেক্টর।