« Décomposition en valeurs singulières » : différence entre les versions
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Le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières (ou SVD, de l'anglais ''singular value decomposition'') d'une matrice 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. | |||
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[https://apprentissageprofond.org | [https://apprentissageprofond.org Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 67] | ||
Version du 25 février 2020 à 17:57
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Définition
Le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières (ou SVD, de l'anglais singular value decomposition) d'une matrice 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
Anglais
Singular Value Decomposition
SVD
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
