Fast, approximative SVD
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Ich suche nach einer SVD (Singular Value Decomposition) Variante, die auf Geschwindigkeit ausgelegt ist. Sie muss nicht exakt sein, d.h. sie kann approximativ sein oder eventuell auch randomisiert.
Hat jemand einen guten Tipp fuer mich (Paper, Blogpost etc.)? Ich habe bereits gegoogelt und auch ein paar Dinge gefunden, allerdings moechte ich noch eine bessere Performance hinbekommen
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Ich kann Dir da auf Anhieb nichts nennen, aber für jemanden, der sich da auskennt, wäre es sicherlich wichtig, zu wissen, ob die Matrizen, auf die Du das anwenden möchtest, irgendwelche besonderen Eigenschaften haben. Sind sie zum Beispiel dünn besetzt oder so? Wie entstehen sie?
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Die Matrix hat leider keine spezielle Eigenschaften, ausser dass sie nicht-negativ ist.
Ich habe mittlerweile das Paper Fast Algorithms for Approximating the SVD gefunden. Ich werde mir das mal genauer anschauen.