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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでSVDの結果が毎回変わる

masaX

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投稿2021/12/21 14:33

pythonでSVDをやっているのですが、毎回実行するたびにSVDの結果が変化してしまいます。
SVDには、numpyを用いています。
そのまま、実行すると値が収束しないエラーが発生することから、以下のコードのように書き換えています。

python

1try: 2 u, s, v = np.linalg.svd(A) 3except: 4 w, x = np.linalg.eigh(np.dot(A.T ,A)) 5 w = w[::-1]; x = x[:,::-1] 6 s = np.sqrt(w) 7 u = np.dot(A,x); u = np.dot(u,np.diag(s**(-1))); x = x.T

SVDの実行結果が毎回変化してしまうのは仕方がないのでしょうか?
もし、変化しないようにすることが可能な方法がありましたら、ご教授頂けると嬉しいです。

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2021/12/21 21:22

> 毎回実行するたびにSVDの結果が変化 まったく同じ行列を入力しても結果の符号だけが反転する、というものですか?
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ベストアンサー

数学的なことを言われると困ってしまいますが、SVDには鬼門(?)が二つあります。

  1. 収束しないことがある
  2. 半正定値

1.に関してはのうぜんさんが細かく書いてくれていますように手法を切り替える必要があります。やったことはないですが、sklearnのTruncatedSVDは関数側で勝手にばっさり対角化してから計算するので安定化するとかそういう結果になりそうです。

2.に関しては、numpy経由だったりsklearn(scipy)経由だったり独自実装だったりで、絶対値は同じだけど符号が反転する半正定値だからしょうがない、になってしまいます。これを避けるには、(○○という行列ならこれと)使う手法を固定しまうしかないように思います。

投稿2021/12/21 21:59

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