Svd

パブリック最終クラスSvd

自己共役行列のバッチの固有分解を計算します

(注: 実数入力のみがサポートされます)。

tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] のように、テンソルの最も内側の M 行 N 列の行列の固有値と固有ベクトルを計算します。 ) * 転置(v[...,:,:])。

弦 OP_NAME TensorFlow コアエンジンによって認識される、この演算の名前

static <T extends TType > Svd <T>	create (スコープscope、オペランド<T> a、Long maxIter、Float epsilon、String precisionConfig) 新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリメソッド。
出力<T>	す() 特異値。
出力<T>	う() 左特異ベクトル。
出力<T>	v () 右特異ベクトル。

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一の`Operation`として返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一の`Operation`として返します。

定数

TensorFlow コアエンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "XlaSvd"

新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリメソッド。

範囲	現在のスコープ
ある	入力テンソル。
最大イター	スイープ更新の最大数、つまり、下側パラメータに基づく下三角部分または上三角部分全体。ヒューリスティック的には、実際には約 log(min (M, N)) のスイープが必要であると主張されています (参照: Golub & van Loan "Matrix Computation")。
イプシロン	公差率。
精度構成	シリアル化された xla::PrecisionConfig プロト。

特異値。値は大きさの逆順に並べ替えられるため、s[..., 0] が最大の値、s[..., 1] が 2 番目に大きい値になります。

左特異ベクトル。

右特異ベクトル。