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Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018:学习

本文学习论文“Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018”和“基于全同态加密的人脸特征密文认证系统-2020”,记录笔记。 摘要 人脸识别技术的发展取决于特征学习(representation learning)的进步。 本文提出一个基于全同态加密的人脸识别方案,能保护用户隐

Python实现PCA(Principal Component Analysis)

1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征,这会带来以下挑战: 样本的维度超过3维则无法可视化; 维度过高可能会存在特征冗余,不利于模型训练,等等; 而PCA的目的就是在降低特征维度的同时,最大程度地保证原始信息的完整。 2.案例 点击查

线性代数 | 三个二次型题目

目录1 一种套路,见过就会做了2 反证法是万能的3 二次型(实对称矩阵)的标准型,即为相似的对角阵 1 一种套路,见过就会做了 题意: 设 A B 是 n 阶实对称矩阵,且 A 是正定矩阵,证明存在可逆矩阵 P,使得 \(P^TAP\) 和 \(P^TBP\) 都是对角矩阵。 解答: 首先,因为 A 正定,所以存在可逆矩阵 L,使得

线性代数 | 记两个特征值/特征向量证明题

目录1 从方阵的秩,到 \(|λE-A|=0\),再到 \((λE-A)x=0\) 基础解系2 反证法证明线性无关,矩阵相似的传递性 1 从方阵的秩,到 \(|λE-A|=0\),再到 \((λE-A)x=0\) 基础解系 题意: 设矩阵 A 满足 A² = A,证明 A 可相似于对角阵。 解答: 请容我贴个更易懂的解答:https://zhidao.baidu.com/

深度度量学习中的损失函数

1、对比loss/Contrastive Loss 1、经典对比loss 目的:对于positive pair,输出特征向量间距离要尽量小;对于negative pair,输出特征向量间距离要尽量大,但若 特征向量距离大于一定值,则不处理这种easy negative pair 经典的Contrastive Loss形式来自于LeCun的文章:Dimensionality Reductio

高斯噪音 降维 数据压缩 argmax 奇异值分解(SVD)白化

高斯噪音(Gaussian noise) a kind of signal noise that has a probability density function (pdf) equal to that of the normal distribution (which is also known as the Gaussian distribution). the values that the noise can take are Gaussian-distributed.   (fro

线性代数基础知识 学习笔记

前沿:万物皆矩阵! Content 1 .Determination 2. Homogeneous equation and non-homogeneous equation of solution 3. Linear correlation and Linear independence 4. Solution Vector 5. Base solution group of linear equation group(线性方程组的基础解系) 6. Engivalue and E

PCA 主成分分析

简介 数据降维, 是指在某些限定条件下,降低随机变量个数,得到一组不相关主变量的过程 作用: 实现数据可视化 减少模型分析数据量,提升处理效率,降低计算难度 如何实现? 使投影后数据的方差最大,因为方差越大数据也越分散 计算过程: 原始数据预处理(标准化 \(\mu = 0, \sigma = 1\)) 计算协方

2.8 Eigenvalues and Eigenvectors 阅读笔记

特征值和特征向量 reference的内容为唯一教程,接下来的内容仅为本人的课后感悟,对他人或无法起到任何指导作用。 Reference Course website: Eigenvalues and Eigenvectors | Unit II: Least Squares, Determinants and Eigenvalues | Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCo

特征值和特征向量

线性代数中求解特征值和特征向量的详细方法 §5.1 特征值与特征向量 (edu-edu.com.cn)   一个变换方阵的所有特征向量组成了这个变换矩阵的一组基。   (49条消息) 奇异矩阵_T细胞的博客-CSDN博客_奇异矩阵 奇异矩阵就是非满秩矩阵。行列式为0。而可逆矩阵的行列式不为零,即可逆矩

第2章 图论基础

简介 本章将主要介绍以下内容: 图的表示 图的性质 复杂图 图上的计算任务 图的表示 图的定义:一个图可以被表示为\(G = \{V, E\}\),其中\(V = \{v_1, \dots, v_N\}\)是大小为\(N = |V|\)的节点集合,\(E = \{e_1, \dots, e_M\}\)是大小为\(M\)的边的集合。 注意:在没有特殊说明的情

特征向量分解的eig函数

[V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。   目前还差矩阵的特征值分解的学习,只有矩阵是对角阵??还是说正定矩阵,才可以进行矩阵的特征分解,即分解成P∑P-1的形式?

【无标题】

​ 目录 知识点 然后求其特征值和特征向量,具体求解方法不再详述,可以参考相关资料。 【参考:由上文知道,协方差矩阵C是一个是对称矩阵,在线性代数上,实对称矩阵有一系列非常好的性质: 1)实对称矩阵不同特征值对应的特征向量必然正交。 2)设特征向量λ重数为r,则必然存在r个线性无关的

基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法

摘 要:随着互联网的快速发展,推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无 法处理发掘隐藏信息。文中提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐方法(ANGCACF)。首先获取用户和项目交互 图,通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息;其次对用户

【人脸识别系列】| 实现人脸截图保存并编写128维特征向量

目录 前情提要PIL导入人脸编码函数——face_encodings切割具体代码MainTest3 结果展示总结 前情提要 通过上一篇我们就可以对图片中的人脸进行识别,这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量,通过这个后续能在人脸

One-Shot学习 (一次学习)

人脸识别: 你需要通过一张人脸样例去识别这个人,当深度学习只有一个样例时候,模型的表现并不好,所以使用One-Shot学习解决! One-Shot Learn:通过一个样本来进行学习,以能够判断这个人是不是已有数据中的人脸。 在人脸识别中使用“similarity”function来处理人脸识别单一数据的问题。

python学习scipy使用, 学习笔记

from scipy.optimize import fsolve from scipy.optimize import root # print(help(root)) ## fsolve 第一个参数函数表达式 ,第二个参数,解的预测估计,第三个参数,函数中的参数a, b def fun(i): x = i[0] y = i[1] return [x ** 2 + y ** 2 - 1, x - y] s

MATLAB笔记5:矩阵的转置、求逆、旋转、翻转;矩阵的行列式、秩、迹;矩阵的特征值、特征向量

转载:(210条消息) MATLAB笔记5:矩阵的转置、求逆、旋转、翻转;矩阵的行列式、秩、迹;矩阵的特征值、特征向量_BINGOMAX的博客-CSDN博客_matlab矩阵转置和求逆   矩阵的转置、求逆、旋转、翻转inv(A):求矩阵A的逆矩阵;转置:A.'为矩阵A的转置,A’为矩阵A的共轭转置;rot90(A,k):将矩阵A逆时针

Embedding在深度推荐系统中的3大应用方向

Embedding在深度推荐系统中的3大应用方向 - 知乎这里是 「王喆的机器学习笔记」的第十七篇文章,之前已经有多篇专栏文章介绍了从Word2Vec,到Graph Embedding,再到深度学习CTR模型等等Embedding相关的知识。作为深度学习推荐系统模型和CTR模型中不可或缺的“基…https://zhuanlan.zh

R-CNN 论文学习笔记

R-CNN 论文详解(学习笔记) R-CNN 模块设计 R-CNN 目标检测系统包含以下模块。 Selective Search:生成区域建议 region proposals。CNN(AlexNet):从每个区域提取固定长度的特征向量。一系列 class-specific 线性 SVM:对于每一类别,给出 CNN 提取的特征向量的得分。Bounding Box Regr

主成分分析详解和应用(python/R)

注:可直接看方法解析和应用部分,其余部分为笔者的推导详解。 目录 方法解析 python实现 数据模拟 数据标准化 求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵 修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵 修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据 完整代码 应用 R实现

数学建模之层次分析法(AHP)

本文参考老师课上的PPT 层次分析法(AHP),是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。由于其系统灵活简洁的优点,迅速地在我国社会经济各个领域内,如工程计划、资源规划、政策指定等,得到了广泛的重视和应用。 层次分析法大体可以分为四个步骤: 1.建立层次结构模

数学建模之主成分分析(PCA)

由于在学习数学建模的过程中,复现建模书上的题目代码有点小麻烦,因为我找不着书上的数据,因此得一个个手打,本来已经复现了好几个模型,结果因为机械硬盘坏了,里面的东西全没了,很是无语,因此决定在这里记录我的复现代码,主要是给自己看的,等到想用的时候就可以直接拿来用了。 主成分分

奇异值分解 上篇

引言 一个\(m{\times}n\)矩阵就是一个对\(n\)维向量进行线性变换的算子。当\(m=n\)时,一般而言会有一些向量在变换前后方向不变,这些向量就被称为“特征向量”。 那么当\(m{\neq}n\)时,显然就没有向量在变换前后方向不变了(因为维度改变了),那么此时是否还能找到一组向量,这组向量在线性

特征向量

特征值是线性代数中一个十分重要且有用的内容,其用途并不仅仅在于解线代期末试卷上的一道道题,而更在于每根被拨动的吉他弦上,在于搜索引擎的网页分级算法和潜语义索引里,在于生物学上对种群变迁的研究中,在于数字位图的压缩处理里……在后续的研究中,我们将揭开这些应用场景的面纱,逐渐