Некоторые практические применения матрицы Грама в машинном обучении и обработке сигналов:

• Отображение линейных зависимостей между данными. 1 Матрица Грама формируется, если попарно применить скалярное умножение ко всем данным в наборе. 1
• Преобразование на основе матрицы Грама (Gramian Anguilar Field, GAF). 2 В этом методе временной ряд преобразуется в полярную систему координат. 2 На основе полученных данных строится матрица, каждый элемент которой равен косинусу суммы углов. 2 Полученная матрица преобразуется в изображение, которое подаётся на вход свёрточной нейронной сети. 2 При таком преобразовании обеспечивается сохранение временной зависимости. 2
• Масштабрование входных и выходных данных. 4 Процедура позволяет повышать точность оценок на основе метода наименьших квадратов в задачах параметрической идентификации объектов. 4