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gram matrix實際上可看做是feature之間的偏心協方差矩陣（即沒有減去均值的協方差矩陣），在feature map中，每乙個數字都來自於乙個特定濾波器在特定位置的卷積，因此每個數字就代表乙個特徵的強度，而gram計算的實際上是兩兩特徵之間的相關性，哪兩個特徵是同時出現的，哪兩個是此消彼長的等等，同時，gram的對角線元素，還體現了每個特徵在影象**現的量，因此，gram有助於把握整個影象的大體風格。有了表示風格的gram matrix，要度量兩個影象風格的差異，只需比較他們gram matrix的差異即可。
總之， 格拉姆矩陣用於度量各個維度自己的特性以及各個維度之間的關係。內積之後得到的多尺度矩陣中，對角線元素提供了不同特徵圖各自的資訊，其餘元素提供了不同特徵圖之間的相關資訊。這樣乙個矩陣，既能體現出有哪些特徵，又能體現出不同特徵間的緊密程度。
gram矩陣的性質 矩陣分析（九）Gram矩陣
歐氏空間 v 是 mathbb 上的線性空間，定義對映 sigma v times v to mathbb 對於 alpha,beta in v 將 sigma alpha,beta 記為 left 若 sigma 滿足 對稱性 left left 右 齊次性 left k left 右 可加性 l...
Gram矩陣的理解
gram矩陣實際上是各個向量 feature 之間的偏心協方差矩陣，即沒有減去均值的協方差。在cnn style transfer 中，gram矩陣用來產生style picture和generated picture間的誤差函式 這裡gram是 在feature map中，每個數字都是特定卷積核在...
筆記 感知機模型Gram矩陣的理解
gram matrix實際上可看做是feature之間的偏心協方差矩陣 即沒有減去均值的協方差矩陣 在feature map中，每乙個數字都來自於乙個特定濾波器在特定位置的卷積，因此每個數字就代表乙個特徵的強度，而gram計算的實際上是兩兩特徵之間的相關性，哪兩個特徵是同時出現的，哪兩個是此消彼長的...