Fast Bokeh Effects Using Low-Rank Linear Filters paper地址:https://www.researchgate.net/publication/271401966_Fast_Bokeh_effects_using_low-rank_linear_filtersh paper发在:The visual computer 好久没写过文章啦~--~,小生这就送上一篇刚看的paper,还有很多地方没吃透,愿路过的客观在评论区留下好文. 本文使用低秩线性…

Generalized Low Rank Approximations of Matrices JIEPING YE*jieping@cs.umn.edu Department of Computer Science & Engineering,University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, MN 55455, USA Published online:12 August 2005         Abstract.The problem of…

非叫“秩”不可,有秩才有解_王治祥_新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e7bc4f801012c23.html 我在一个大学当督导的时候,一次我听一位老师给学生讲<线性代数>中矩阵的“秩”. 矩阵的“秩”是<线性代数>中的一个非常重要的概念.我认为,理解了“秩”,线性代数就好学多了,用起来也主动多了. 因为这个概念的重要性,课间休息时,我问这位老师:“秩”是什么?为什么非要叫“秩”? 对前一个问题,他又重复了一遍教科书上的数学定义.对后一个问题…

一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一件产品,有没有其它相关的产品,你可以推荐给他. 我们将要做的是:实现一种选择的方法,写出协同过滤算法的预测情况. 我们有关于五部电影的数据集,我将要做的是,将这些用户的电影评分,进行分组并存到一个矩阵中. 我们有五部电影,以及四位用户,那么 这个矩阵…

目录 前言 文章概述 固定\(\widetilde{\mathrm{v}}\) 固定\(\widetilde{\mathrm{u}}\) Adjusted Variance 前言 这篇文章用的也是交替算法,不得不说,这个东西太好用了,变来变去怎么都能玩出花来.这篇论文的关键之处,我感觉是对adjusted variance的算法,比较让人信服. 文章概述 \(X是中心化的样本矩阵\) 考虑下面的一个最优分解(F-范数). 本文采取的也是一种搜索算法,每次计算一个载荷向量,所以,每次都处理的是ra…

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的…

BACKGROUND Electronic devices, such as electronic book readers ("eBook reader devices"), cellular telephones, portable media players, desktop computers, laptops, tablet computers, netbooks, personal digital assistants, and the like, rely on elec…

矩阵分解(rank decomposition)文章代码汇总 矩阵分解(rank decomposition) 本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用,原文链接:https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizations Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…