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全連線層出現在dnn和 cnn中.很多**[介紹了如何用svd，vq，sparse code壓縮全連線層,這些方法不是端到端地訓練乙個新模型,而是對訓練好的模型壓縮其全連線層的權重矩陣,在應用實現中則需要同時考慮對權重和偏移的處理. 實際上權重和偏移的維度不相同,處理方法是不同的.本文將系統性地介紹在應用實現中,如何利用下述方法壓縮權重矩陣,同時處理與之對應的偏移量,從而實現全連線層壓縮的整個過程.
首先深入研究兩個相鄰全連線層的運算原理,理解權重矩陣 和偏移 的關係.如下圖所示,第l層有m個神經元,第(l+1)層有n個神經元,因此相鄰兩個全連線層的權重矩陣 是乙個 的2維矩陣.全連線層輸入 與輸出 的對映關係是 .即l層所有神經元與第(l+1)層的某個神經元的連線共享同乙個偏移量,因此相鄰兩個全連線層的偏移量是乙個1維向量,包含n個元素.
奇異值分解(svd)壓縮演算法. 如下圖所示,基於svd的全連線層壓縮方法就是引入乙個中間層l』,該中間層包含 c個神經元, .因此可以減少連線數和權重規模,權重矩陣規模從 mn減少到(m+n)c ,從而降低執行深度模型的計算和儲存需求.
deepx運用了基於svd的面向層的壓縮技術,處理訓練好的模型引數，以減少引數規模,減少模型執行推斷時的資源消耗,提高推斷速度.具體地,相鄰的兩個全連線層l和(l+1)分別有m和n個神經元,對相鄰兩層的權重矩陣 執行svd運算,即就是 .可以選擇最大的c個值來近似權重矩陣,如式(1)所示.
基於以上分析，就可以直接**實現了
Python中矩陣SVD分解及還原
python中svd分解及還原 第乙個陣列是a，第二個是用u,sigma和vt還原的，可以看到兩個矩陣是相等的 有幾點需要注意的地方 1.python中的svd分解得到的vt就是v的轉置，這一點與matlab中不一樣，matlab中svd後得到的是v，如果要還原的話還需要將v轉置一次，而python...
機器學習Python實現 SVD 分解
任何乙個矩陣都可以分解為svd的形式 其實svd意義就是利用特徵空間的轉換進行資料的對映，後面將專門介紹svd的基礎概念，先給出python，這裡先給出乙個簡單的矩陣，表示使用者和物品之間的關係 這裡我自己有個疑惑？對這樣乙個data u z vt 這裡的u和v真正的幾何含義 書上的含義是u將物品對...
奇異值分解 SVD 原理詳解及推導
今天學習svd原理，檢視一些博文與資料，為了方便複習，做一下學習筆記。svd不僅是乙個數學問題，在工程應用中的很多地方都有它的身影，比如前面講的pca，掌握了svd原理後再去看pca那是相當簡單的，在推薦系統方面，svd更是名聲大噪，將它應用於推薦系統的是netflix大獎的獲得者koren，可以在...