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卷积层_彭靖田_东京大学_深度学习_大规模无监督高层特征构建_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

卷积层_彭靖田_东京大学_深度学习_大规模无监督高层特征构建_中国AI数据

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0)的化称为A的谱分解或(SymmetriC)特征值分解。 我们将特征值定为λι≥λ2≥≥λn我们使用符号λi(A)来指代A∈S的第i个大特征值。我们通常写出最大特征值或最大特征值aSλ1(A)=λmax (A),最小或最小特征值λn(A)=λmin(A)。 行列式和迹线可以用特征值来表示, nn det A =λi,tr A =λi, i = 1我= 1 频谱和Frobenius规范也可以 IlAll2 =最大入| = max {λι-λn}, i = 1,...,n 定性与矩阵不等式 最大和最小特征值满足 λmax(A) 斧头 SUP –T x = 0 xT x λmin(A) x Ax inf ―T— x = 0 xTx 特别是对于任何x,我们都有 λmin(A)x x≤x Ax≤λmax(A)x x, 对于x的(不同)选择,两个不等式都严格。 如果对于所有x = 0,xTAx> 0,矩阵A∈Sn iS称为正定。我们将其表示为AA0。通过上面的不等式,我们看到AA 0,如果且仅其所有特征值S是正值,即λmin( A)>0。如果-A为正定,我
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