« Décomposition en valeurs singulières » : différence entre les versions
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Le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières d'une matrice (ou SVD, de l'anglais ''singular value decomposition'') est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes. Elle fournit un autre moyen de factoriser une matrice en vecteurs singuliers et valeurs singulières. Ses applications s'étendent du traitement du signal aux statistiques, en passant par la météorologie. | Le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières d'une matrice (ou SVD, de l'anglais ''singular value decomposition'') est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes. Elle fournit un autre moyen de factoriser une matrice en vecteurs singuliers et valeurs singulières. Ses applications s'étendent du traitement du signal aux statistiques, en passant par la météorologie. | ||
Version du 18 avril 2020 à 08:26
Définition
Le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières d'une matrice (ou SVD, de l'anglais singular value decomposition) est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes. Elle fournit un autre moyen de factoriser une matrice en vecteurs singuliers et valeurs singulières. Ses applications s'étendent du traitement du signal aux statistiques, en passant par la météorologie.
Français
décomposition en valeurs singulières loc. nom.fém.
Anglais
Singular Value Decomposition
SVD
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
