Low-Rank Approximation

Türkçe: Düşük Dereceli (Rank) Yaklaşıklama

Ayrıntılı Tanım

Devasa bir matrisi, temel bilgi içeriğini ve varyansını minimum kayıpla koruyarak çok daha küçük boyutlu iki ya da daha fazla matrisin çarpımı biçiminde temsil etme işlemidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Milyonlarca parametreli matrislerin bellekte kapladığı alanı düşürür; matris çarpım maliyetini azaltarak hesaplamaları hızlandırır.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Eckart-Young-Mirsky teoremine dayanır.

m \times n

boyutlu

A

matrisi,

r \ll \min(m,n)

olmak üzere

B(m \times r)

C(r \times n)

matrislerinin çarpımı ile yaklaştırılır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

4K çözünürlükteki dev bir fotoğraf matrisini, en önemli 20 tekil değeri alarak görsel netlik bozulmadan dosya boyutunu %95 küçültmek.

Benzer Terimlerden Farkı

Bir veri eleme yöntemi değil; matrisin matematiksel uzayını sıkıştırma işlemidir. Günümüzde LoRA'nın kalbidir.

İlişkili Terimler (3)

#19

Singular Value Decomposition (SVD)

Tekil Değer Ayrışımı

#18

Principal Component Analysis (PCA)

Temel Bileşen Analizi

#215

Low-Rank Adaptation (LoRA)

Düşük Dereceli Uyarlama (LoRA)

Ait Olduğu Kategori

Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.

Toplam Terim:68 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#19)Singular Value Decomposition (SVD)

Sonraki Terim (#21)Bias-Variance Tradeoff