compression de rang faible

La compression de rang faible est une technique d'approximation matricielle visant à réduire les coûts de stockage de données et de calcul en diminuant le rang d'une matrice tout en conservant des informations cruciales. Cette méthode permet une compression de données efficace et un traitement optimisé en décomposant des matrices de grande dimension en le produit de matrices de rang faible. Dans les grands ensembles de données et les espaces de caractéristiques de haute dimension, la compression de rang faible peut considérablement améliorer l'efficacité temporelle et la scalabilité des algorithmes, et elle est largement utilisée dans l'apprentissage automatique, l'exploration de données, la vision par ordinateur et d'autres domaines.