权重向量介绍

权重向量通常是通过特征值分解或奇异值分解来计算的。

对于特征值分解,假设我们有一个矩阵A,它的特征向量矩阵是U,特征值对角矩阵是Λ。则特征值分解的形式是:

A = U * Λ * U^T

其中,U^T表示U的转置。 

如果我们要计算稳定概率或权重向量,我们通常关注特征值为1的特征向量,因为它们对应于矩阵A的长期稳定状态。

特征值为1的特征向量表示了系统在稳定状态下的分布情况。为了得到权重向量w,我们需要对特征向量进行标准化,使其满足单位范数的条件。

即 w = v / ||v||

其中,v是特征值为1的特征向量,||v||是其范数或长度。

通过这样的计算,我们可以得到一个权重向量w,它表示系统在稳定状态下每个状态的概率。

需要注意的是,稳定状态和权重向量的计算通常适用于马尔可夫链、随机过程或状态转移矩阵等具有特定概率性质的数学模型。文章来源地址https://uudwc.com/A/edy44

原文地址:https://blog.csdn.net/m0_63024355/article/details/133246343

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系站长进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

h
上一篇 2023年09月25日 00:49
React 全栈体系(十一)
下一篇 2023年09月25日 00:49