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在稀疏约束中为什么总用frobenius范数而很少用l0或l1范数
如题所述
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推荐答案 2017-02-23
蒸发出的气相与下降液进行逆流接触,两相接触中,下降液中的易挥发(低沸点)组分不断地向气相中转移,气相中的难挥发(高沸点)组分不断地向下降液中转移,气相愈接近塔顶,其易挥发组分浓度愈高,而下降液愈接近塔底,其难挥发组分则愈富集,从而达到组分分离的目的。
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0
范数
、1 范数、2 范数有
什么
区别?
答:
F-范数,又称
Frobenius范数
,是矩阵元素绝对值平方和的平方根,MATLAB通过norm(A, 'fro')求得,它是矩阵的欧几里得范数的扩展,常用于矩阵的近似和误差分析。最后,核范数是矩阵奇异值之和,它在矩阵分解和低秩近似中扮演着核心角色,MATLAB中并未直接提供函数,但通过奇异值分解(SVD)可以间接得到。总结...
f
范数
的是
什么
呢?
答:
f范数的是一种矩阵范数。
Frobenius范数
,简称F-范数,是一种矩阵范数,记为||·||F。矩阵A的Frobenius范数定义为矩阵A各项元素的绝对值平方的总和。可用于利用低秩矩阵来近似单一数据矩阵。用数学表示就是去找一个秩为k的矩阵B,使得矩阵B与原始数据矩阵A的差的F范数尽可能地小。范数介绍:范数,是...
范数
是
什么
?
答:
2. 不同类型范数的特性 在多维空间中,最常用的范数是欧几里得范数,也就是通常所说的L2范数,用于计算向量的直线距离。除此之外,还有
L1范数
、L∞范数等,分别在不同的应用场景中有特定的用途。例如,L1范数在机器学习中常用于处理稀疏编码和特征选择。3. 范数的重要性 范数在数学和工程领域有着广泛...
矩阵
范数
和向量范数有
什么
区别?
答:
例如,对于任何非
零
向量,其
L1范数
就是其绝对值的最大值,而L2范数则是其欧几里得长度。而对于矩阵,
Frobenius范数
是所有元素平方和的平方根,谱范数是矩阵最大奇异值的平方根,核范数是矩阵的所有奇异值之和。这些性质使得矩阵范数在处理矩阵优化问题时具有更好的性能。此外,向量范数和矩阵范数在应用上也...
深度学习技术要点之-
L1
正则化
答:
模型平滑与稳定
L1范数
鼓励参数向较小值靠近,防止模型过度拟合。复杂模型中,参数可能对所有样本过度拟合,导致预测的波动性增大,反向传播时的梯度也会变得剧烈。通过L1的
约束
,模型能保持平滑,避免不必要的波动。L1范数正则化的魔法 在防止过拟合的众多手段中,L1范数以其特有的稀疏性脱颖而出。当我们...
范数
的定义是
什么
?
答:
向量中非
0
元素的个数)、Lp
范数
等其他类型的范数。总结来说,范数是一个函数,它将向量映射到非负实数,并满足非负性、齐次性、三角不等式和零向量的范数为0等条件。范数在数学和应用领域都有广泛的应用,例如在机器学习中用于定义正则化项,或在信号处理中用于测量信号的能量或稀疏性等。
矩阵
范数
与算子范数有
什么
区别?
答:
1、矩阵
范数
:应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现,这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。2、算子范数:算子范数是矩阵范数的一种,设向量x是一个n维向量,A是一个n*n的矩阵,则A的算子范数为Max(Ax/x),算子范数也称从属范数,其中x≠0。
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