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näkemys - Numerische Analyse, Maschinelles Lernen
Stochastisches Runden führt implizit zu einer Regularisierung von hochdimensionalen und schmalen Matrizen
Stochastisches Runden erhöht mit hoher Wahrscheinlichkeit den kleinsten Singulärwert hochdimensionaler und schmaler Matrizen, unabhängig davon, wie nahe die Matrix an Rangdefizit ist oder sogar wenn sie rangdefizit ist.
Stochastisches Runden führt implizit zu einer Regularisierung von schlanken und hohen Matrizen
Stochastisches Runden von schlanken und hohen Matrizen führt mit hoher Wahrscheinlichkeit dazu, dass der kleinste Singulärwert der gerundeten Matrix deutlich von Null entfernt ist - unabhängig davon, wie nahe die Originalmatrix an Rangdefizit ist oder sogar wenn sie rangdefizit ist. Stochastisches Runden regularisiert solche Matrizen implizit.
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