当前位置:   article > 正文

使用python tensorly 实现张量tucker分解_python做tucker分解

python做tucker分解

Tucker Decomposition可以看作是张量的PCA(principal components analysis),将一个张量分解为一个核心张量和因子矩阵乘积形式
这里写图片描述

  • 采用tucker函数来进行TD分解,首先需要设定rank
import tensorly as tl
import numpy as np
from tensorly.decomposition import tucker
X = tl.tensor(np.arange(24).reshape(3, 4, 2))
core, factors = tucker(X, rank=[3, 4, 2])
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 查看分解之后的结果,核心张量和维度
print(core)
print(core.shape)
  • 1
  • 2

这里写图片描述

  • 比较还原之后的张量与原始张量的区别
    这里写图片描述
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/凡人多烦事01/article/detail/176552
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号