В чем заключается практическое применение диагональных матриц в алгоритмах машинного обучения?

Практическое применение диагональных матриц в алгоритмах машинного обучения включает:

• Сингулярное разложение. proproprogs.ru С его помощью устраняют искажение по осям и приводят все признаки к единому масштабу. proproprogs.ru Сингулярное разложение имеет более эффективный вычислительный алгоритм, чем прямой поиск собственных векторов и чисел. proproprogs.ru
• Сокращение числа признаков в разреженных матрицах. proproprogs.ru В машинном обучении часто встречаются задачи, которые приводят к матрицам признаков с большим количеством нулевых значений. proproprogs.ru Например, при разработке рекомендательных систем. proproprogs.ru С помощью сингулярного разложения можно сократить признаковое пространство и сформировать новое, где эта разреженность будет отсутствовать. proproprogs.ru
• Адаптация скорости обучения. fixedpointtheoryandalgorithms.springeropen.com Некоторые алгоритмы, такие как AdaGrad, Adam и AMSGrad, используют инверсии диагональных положительно определённых матриц на каждой итерации для адаптации скорости обучения всех параметров модели. fixedpointtheoryandalgorithms.springeropen.com