低秩矩阵(Low-Rank)的意义 - CSDN博客
2023年6月12日 · 低秩矩阵恢复（Low-Rank Matrix Completion）是一种在数据缺失或不完整的情况下，恢复或预测整个矩阵的技术。这种技术在很多领域都有应用，比如推荐系统、图像处理 …
LoRA（Low-Rank Adaptation）详解 - 知乎 - 知乎专栏
LoRA是一种基于低秩的适配器算法，用于在大规模语言模型（LLM）上进行高效的微调。本文介绍了LoRA的计算原理、优势、实验结果和可视化，以及与其他PEFT算法的比较。
矩阵低秩的意义? - 知乎
图像处理中，rank可以理解为图像所包含的信息的丰富程度，在显示生活中，一张图片中大部分成分是相似的。 比如给一张大草原的图片 可以理解为，额，草原是由很多草组成的，而草是相 …
Low-rank approximation - Wikipedia
In mathematics, low-rank approximation refers to the process of approximating a given matrix by a matrix of lower rank. More precisely, it is a minimization problem, in which the cost function …
矩阵分解系列：6 - 低秩矩阵分解 - 知乎 - 知乎专栏
2024年1月15日 · 在我们深入探讨“低秩矩阵分解（Low-Rank Matrix Factorization）”这一主题之前，让我们先回顾一下“矩阵分解系列”到目前为止所覆盖的内容。 从基本的矩阵概念和矩阵分解 …
SVD和低秩矩阵近似（Low-rank Matrix Approximation）的数据压缩
Data Compression and Low-Rank Approximation. 首先，低秩近似是什么意思?假设您有一个m×n的矩阵X。X中包含的数据可以是任何东西。例如，在计算机视觉设置中，X可以编码单个 …
Low-rank matrix approximations - Wikipedia
Learn how to use low-rank matrix approximations to reduce the computational cost of kernel methods for large-scale learning problems. Compare different methods such as Nyström, …
Low-Rank Approximation, Adaptation, and Other Tales
2024年8月12日 · A comprehensive guide to low-rank approximation and adaptation in data analysis, signal processing, and machine learning. Learn the basic concepts, mathematical …
Understanding LoRA — Low Rank Adaptation For Finetuning …
2023年12月22日 · The reduction in the number of trainable parameters, as achieved through the Low-Rank Adaptation (LoRA) method, offers several significant benefits, particularly when fine …
Low-rank approximation - Stanford University
2023年11月10日 · Learn about low-rank matrix approximations, a fundamental primitive for many algorithms and datasets. Explore scalable, parallel, distributed, and low-memory methods to …
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