Svd

genel final dersi Svd

Kendine eş matrislerden oluşan bir grubun öz ayrışmasını hesaplar

(Not: Yalnızca gerçek girişler desteklenir).

Tensördeki en içteki M'ye N matrislerinin özdeğerlerini ve özvektörlerini tensör[...,:,:] = u[..., :, :] olacak şekilde hesaplar * Diag(s[..., :] ) * Devriği(v[...,:,:]).

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

statik <T TType'ı genişletir > Svd <T>
create ( Kapsam kapsamı, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String sensitiveConfig)
Yeni bir Svd işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
S ()
Tekil değerler.
Çıkış <T>
sen ()
Sol tekil vektörler.
Çıkış <T>
v ()
Sağ tekil vektörler.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "XlaSvd"

Genel Yöntemler

public static Svd <T> create ( Kapsam kapsamı, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String sensitiveConfig)

Yeni bir Svd işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
A giriş tensörü.
maxIter maksimum tarama güncellemesi sayısı, yani alt parametreye bağlı olarak alt üçgen kısmın tamamı veya üst üçgen kısmı. Sezgisel olarak, pratikte yaklaşık olarak log(min (M, N)) taramalara ihtiyaç duyulduğu ileri sürülmüştür (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation").
epsilon tolerans oranı.
hassasYapılandırma serileştirilmiş bir xla::PrecisionConfig protokolü.
İadeler
  • yeni bir Svd örneği

genel Çıkış <T> s ()

Tekil değerler. Değerler ters büyüklük sırasına göre sıralanır; dolayısıyla s[..., 0] en büyük değerdir, s[..., 1] ikinci en büyük değerdir, vb.

genel Çıkış <T> u ()

Sol tekil vektörler.

genel Çıkış <T> v ()

Sağ tekil vektörler.