svd

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    SIFT 또는 VLAD 벡터에 PCA를 어떻게 사용할 수 있습니까?

    나는 VLAD과 Fisher Vectors (FV)에 관한 많은 논문을 읽었습니다. 특히 this 논문 (그리고 본질적으로 주제에 관한 모든 논문에서) 저자들은 SIFT, VLAD 및 FV 치수를 줄이기 위해 PCA를 사용합니다. 그러나 PCA는 공분산 행렬의 고유 값 계산과 관련이 있으며, 정사각형 행렬에 대해서만 고유 값을 계산할 수 있습니다. 이제 우
    opencv matrix pca sift svd 2017-01-09

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    추가 GPS 데이터로 스테레오 페어 (stereoopair)에서 적절한 지점을 삼각형 화하는 거대한 재 투영 오류

    OpenCV 라이브러리를 기반으로 2 차원 3D 알고리즘을 사용하여 VSLAM 작업을 해결하고 있습니다. 이제 GPS 데이터를 사용하여 지리 참조 연산을 수행하려고합니다. I는 R, 각 카메라의 t 변환하고 KP1 및 KP2 사소한 기능 Triangulate(const cv::KeyPoint &kp1, const cv::KeyPoint &kp2, const
    opencv svd photogrammetry slam-algorithm 2016-11-27

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    워터 마킹 이미지 이해

    내 생각에 워터 마킹은 SVD, LSB 또는 변경 비트를 사용하는 것과 같습니다. im_orginal = im2double(imread('Lena.jpg'));%im size 500X500 watwrmark= im2double(imread('watwrmark_logo.png'));%size 500X500 alpha .3;% opacity equati
    matlab watermark svd 2017-01-17

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    MLlib 또는 Mahout과 같은 라이브러리에서 PCA 및 SVD를 배포하는 방법

    PCA 또는 SVD와 같은 차원 감소 기술을 알고 있습니다. 이 기술들이 Apache Spark와 같은 분산 형 Big Data 플랫폼에서 어떻게 구현되는지 알고 싶습니다. 공식을 사용하여 의사 코드 또는 스키마를 사용할 수 있습니까? 알고리즘의 어떤 부분이 통신 문제로 인해 병목 현상을 일으킬 수 있는지 알고 싶습니다. 는
    machine-learning apache-spark-mllib pca svd bigdata 2016-12-06

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    희소 행렬의 단일 값 분해

    단일 값 분해를 계산하려는 상대적으로 큰 행렬이 있습니다. 안타깝게도 core.matrix의 linear/svd 기능을 사용하여 (:vectorz 구현을 사용하여) 불행히도 메모리 부족 예외가 발생합니다. 내 컴퓨터는 dev 컴퓨터의 메모리가 거의 없습니다 (8GB, Java 힙 공간은 최대로 설정 됨). 5GB). 매트릭스는 크기 [422, 23069]을
    matrix clojure svd 2016-12-08

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    잠복 성 시맨틱 인덱싱 (LSI)

    나는 Singular Value Decomposition을 배우는 중입니다. 어떤 목적으로이 개념을 사용할 수 있는지, 그리고 내가 읽고있는 책에서 SVD가 잠정적 의미 색인 작성에 사용되었다고 언급했습니다. 나는 LSI에 관한 기사를 거의 읽지 않았고, 검색 엔진이나 비슷한 응용 분야에서 LSI가 주로 사용 된 것처럼 보인다. 저는 LSI에서 소량의 데이
    python svd latent-semantic-indexing 2016-12-10

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    원래의 데이터를 제공하지 않는 반전 된 TruncatedSVD

    원래의 데이터 세트를 반환하지 않는 TruncatedSVD와 관련된 문제가 있습니다. from sklearn.decomposition import TruncatedSVD from sklearn.random_projection import sparse_random_matrix X = sparse_random_matrix(100, 100, density=0
    python machine-learning svd 2017-01-30

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    Matlab의 단일 값 분해가 약간 흐림

    이미지의 svd를 찾는 코드를 만들려고합니다. 우리는 실제로 svd() 함수를 사용할 수 없습니다. 가깝지만 정확한 대답은 얻을 수 없었습니다. 내 대답을 SVD 함수의 결과와 비교하고 중간 행렬이 완벽하지만 왼쪽 및 오른쪽 행렬에있는 일부 부호가 뒤집혀 있습니다. 또한 SVD를 사용하여 이미지를 다시 표시하려고하면 원래 그림의 낮은 순위 근사처럼 보입니다
    matlab linear-algebra svd 2016-12-19

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    scipy.sparse.linalg.svds를 적용하면 메모리 오류가 발생합니까?

    140GB RAM이있는 64 비트 컴퓨터에서 scipy.sparse.linalg.svds로 스파 스 매트릭스 (40,000 × 1,400,000)를 분해하려고합니다. 다음과 같이 : k = 5000 tfidf_mtx = tfidf_m.tocsr() u_45,s_45,vT_45 = scipy.sparse.linalg.svds(tfidf_mtx, k=k)
    scipy sparse-matrix svd 2016-12-20

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    SVD를 사용하여 최상의 피팅 평면 방정식을 계산할 수 없습니다.

    점 집합에 가장 적합한 평면을 찾으려고합니다. SVD를 사용하여 ax+by+cz+d=0에 의해 주어진 평면 방정식을 계산합니다. 나는 SVD를 구현하고 평면에 수직으로 접근 할 수 있었지만 d을 계산할 수 없습니다. 일부 파기 후, d을 계산하기 위해 방정식에서 계산 된 중심 값을 대체했지만 올바르지 않은 값을 얻고 있습니다. RANSAC 메서드와 비교하기
    c++ math eigen svd plane 2016-12-29
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