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1 此条目内容摘自物理CPU、CPU核数、逻辑CPU、超线程 基本概念 物理CPU 物理CPU是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数 物理CPU下一层概念是核心数，我们常常听到多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Lin 阅读全文
posted @ 2020-06-11 20:32
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从奇异值的角度看矩阵范数，会发现与向量范数有一一对应关系： （注：表中涉及到用奇异值表示Frobenius范数，其推导可参考这篇博客） 向量的L1范数是L0范数的松弛，并且在一定条件下是等价的。矩阵核范数是rank约束的松弛，并且在一定条件下是等价的。 阅读全文
posted @ 2020-06-10 22:42
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定义：若$AA=A$，则称$A$为幂等矩阵。 1.幂等矩阵的特征值只取1和0两个数值 证明： 设$\lambda$是幂等矩阵$A$的特征值，$\bold{v}$是与$\lambda$对应的特征向量，则 $\lambda \bold{v}=A\bold{v}=A^2 \bold{v}=\lambda^ 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:06
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本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第六章第2节 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:33
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本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第六章第一节 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:26
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本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第六章 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:21
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本文摘自本文摘自史加荣等人发表在计算机应用研究杂志的《低秩矩阵恢复算法综述》 优化问题式(10)被称为鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis). 阅读全文
posted @ 2020-06-09 20:59
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假设$A$是$m*n$矩阵，可通过证明$Ax=0$和$A^TAx=0$这两个n元方程有相同解来证明$rank(A^TA)=rank(A)$。 (1) $Ax=0 \rightarrow A^TAx=0$，即方程$Ax=0$的解也是$A^TAx=0$的解； (2) $A^TAx=0 \rightarr 阅读全文
posted @ 2020-06-09 19:35
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本文摘自史加荣等人发表在计算机应用研究杂志的《低秩矩阵恢复算法综述》 阅读全文
posted @ 2020-06-08 20:34
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以下几个资料对范数和正则项的介绍比较好： 张贤达《矩阵分析与应用》第六章 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，第三章第2节 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择 一文搞 阅读全文
posted @ 2020-06-08 16:20
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