RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Открытый семинар Лаборатории зрительных систем ИППИ РАН
17 июля 2015 г. 17:00, г. Москва, ИППИ РАН, Большой Каретный пер., 19, аудитория 615
 


SVD: ликбез

С. М. Карпенко

Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН, г. Москва

Количество просмотров:
Эта страница:86

Аннотация: SVD-разложение - полезный компонент многих алгоритмов анализа данных. В частности, важную роль SVD играет в недавнем, альтернативном EM, алгоритме разделения гауссовских смесей в многомерных пространствах, в старинном, но до сих пор важном алгоритме LSI, в работе рекомендательных систем (в этом последнем случае от SVD остаётся только имя и общая идеология, само разложение неприменимо). Во всех этих задачах SVD нужно для надёжного решения задачи линейного снижения размерности - это оправдывает широко распространённое мнение, что "SVD - это PCA для вырожденного случая". В геометрических задачах компьютерного зрения SVD-разложение тоже оказывается исключительно полезным, однако при этом на первый план выходят несколько другие его свойства. Мы напомним определение, разберём некоторые примеры: нулевое подпространство, проективное и ортогональное совмещение облаков точек, эпиполярная геометрия.

Ключевые слова: SVD, PCA, проективное и ортогональное совмещение облаков точек, эпиполярная геометрия.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021