Svd

パブリック最終クラスSvd

自己共役行列のバッチの固有分解を計算します

(注: 実数入力のみがサポートされます)。

tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] のように、テンソルの最も内側の M 行 N 列の行列の固有値と固有ベクトルを計算します。 ) * 転置(v[...,:,:])。

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > Svd <T>
create (スコープscope、オペランド<T> a、Long maxIter、Float epsilon、String precisionConfig)
新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
す()
特異値。
出力<T>
う()
左特異ベクトル。
出力<T>
v ()
右特異ベクトル。

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "XlaSvd"

パブリックメソッド

public static Svd <T> create (スコープscope、オペランド<T> a、Long maxIter、Float epsilon、String precisionConfig)

新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
ある入力テンソル。
最大イタースイープ更新の最大数、つまり、下側パラメータに基づく下三角部分または上三角部分全体。ヒューリスティック的には、実際には約 log(min (M, N)) のスイープが必要であると主張されています (参照: Golub & van Loan "Matrix Computation")。
イプシロン公差率。
精度構成シリアル化された xla::PrecisionConfig プロト。
戻り値
  • Svd の新しいインスタンス

public出力<T> s ()

特異値。値は大きさの逆順に並べ替えられるため、s[..., 0] が最大の値、s[..., 1] が 2 番目に大きい値になります。

public出力<T> u ()

左特異ベクトル。

public出力<T> v ()

右特異ベクトル。