如何进行Python的张量Tucker分解及其应用

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人工智能、深度学习、卷积神经网络、强化学习。这些是机器学习领域的革命性进步，使得很多原本不大可能成的任务逐渐成为了可能。尽管有这些优点，但是也存在一些缺点和局限性。例如，由于神经网络需要大量的训练集，因此容易导致过拟合。这些算法通常是针对特定任务设计的，它们的能力并不能很好地移植为其他任务上。鉴于此，张量分解在高维数据的应用背景中非常有用。用 Python 实现张量分解来分析视频可以得到数据的重要信息，可以作为其他方法的预处理。高维数据分析涉及一组问题，其中之一就是特征的数量比数据的数量反而大。在许多应用中（例如回归），这会导致速度和模型学习问题，例如过拟合甚至无法生成模型。在计算机视觉、材料科学乃至商业中，这都是司空见惯的，因为互联网 香港云主机上捕获了太多的数据。此外，将直接指张量的维度每个颜色通道 (红色,绿色,蓝色) 都有其自己的矩阵，矩阵中给定像素的值编码了该颜色通道的强度更进一步，视频只是一系列帧，其中每个帧都是图像。使其变得难以可视化，但是可以将其存储在4D张量中：3个维度用于存储单个帧，第4个维度用于编码时间的流逝。为了更具体一点，让我们以一段 60 秒长每秒有 60 帧（每秒的帧数），分辨率为 800×600 的视频为例。该视频可以存储在 800x600x3x3600 张量中。因此它将有 50 亿个元素！对于建立一个可靠的模型来说，这个数量太大了。这就是需要张量分解来救急了。我使用较短的视频截断其他两个视频，以便更好地比较为了确定这些视频之间的相似程度，我们可以对它们进行排名。两个张量之差的 L2 范数是相似性的常见度量。值越小，相似度越高。在数学上，张量的范数可以是，因此，差的范数类似于欧几里得距离。看相似性:不仅两个视频之间没有明确的排名，而且停车场和露台两个视频似乎是最相似的，这与最初的假设形成了鲜明对比。再看相似性，在本文中，我展示了无监督学习方法如何提供对数据的见解。只有通过 Tucker 分解降低维数以从视频中提取核张量后，它们的比较才有意义。我们确认停车场和通勤视频最为相似。上述内容就是如何进行Python的张量Tucker分解及其应用，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注开发云行业资讯频道。

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