矩阵范数小结_f范数

今天看了半天强化学习，看得很不开心。。。因为一直处于懵圈状态。。。
于是乎不想看了，稍微总结一下矩阵范数的求解来放松一下身心吧~

这里总结的矩阵范数主要是F范数、1范数、2范数、核范数以及全变分TV范数与1、2的搭配

1、F范数

概念：

∥ X ∥ F = \sum i = 1 m \sum j = 1 n x 2 i j - - - - - - - -  ⎷  

$\|X\|_F=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^m\sum\limits_{j=1}^n{x_{ij}^2}}$

矩阵各个元素平方和开根，概念上非常像向量的L2范数

导数：求导的方法则是将其展开来，一般情况下我们不会直接求原始的范数||A||F，因为很麻烦，即使是在损失函数中也是用F范数的平方项来简化运算，而常见的损失函数一般是

1 2 | | Y - X | | 2 F

$\frac{1}{2}||Y-X||_F^2$ ，此时对X求导，则需要将内部的Y-X展开来

$（Y-X）^{T}*（Y-X）=Y^{T}Y+2*X^{T}Y+X^{T}X$ ，所以对

$\frac{1}{2}||Y-X||_F^2$ 中X求导即为

$X-Y$

2、1范数

概念：║A║1 = max{ ∑|ai1|, ∑|ai2| ,…… ,∑|ain| } (列和范数，A每一列元素绝对值之和的最大值)　(其中∑|ai1|第一列元素绝对值的和∑|ai1|=|a11|+|a21|+…+|an1|,其余类似)；
矩阵的1范数和向量的1范数雷同，不能直接求解，只能分情况讨论
求导：常规的L1范数的求导是在损失函数中作为正则项出现，即 $\frac{1}{2}||Y-X||_F^2+\lambda_1||X||_{1}$ ，这里前半部分求导是 $X-Y$ ，后半部分则需要分情况讨论，最终结果为为

[S λ (Y)] i = ⎧ ⎩ ⎨ ⎪ ⎪ y i - λ 0 y i + λ if y i > λ if - λ \leq y i \leq λ if y i < - λ

$[\mathcal{S}_{\lambda}(Y)]_i=\left\{\begin{aligned}y_i-\lambda \quad &\text{if} \quad y_i>\lambda\\0 \quad &\text{if} \quad -\lambda \leq y_i \leq \lambda \\y_i+\lambda \quad &\text{if} \quad y_i < -\lambda\end{aligned}\right.$

3、2范数

概念： $||A||_2$ 指的是A最大的奇异值或者半正定矩阵A*A最大特征值开根
求导：对于问题 $\begin{equation} \arg\min\limits_{X} \frac{1}{2} \|X-V\|_F^2+\lambda\|X\|_2\end{equation}$ 存在近似解 $\frac{|V|_2-\lambda}{|V|_2}V$

4、TV范数

概念：全变分范数，其实就是对矩阵乘上一个一阶的差分矩阵，乘完还是个矩阵，所以要一般要结合前边的1范数或者2范数再对其进行约束求解

5、核范数

概念：即矩阵奇异值的和
求解：对于 $\begin{equation}\min_{X_1} \frac{1}{2}\|Y-X_1\|_F^2+ \lambda_1\|X_1\|_{\star}\end{equation}$
存在近似解 $\begin{equation}\hat{X_1}=\mathcal{D}_{\lambda_1}(Y)\end{equation}$
$\mathcal{D}_\lambda$ 表示 $\sum\limits_{i=1}^{r}(\sigma_i-\lambda)_+u_iv_i^T$

这里, $(x)_+=\max(0,x)$ . $u_i$ , $v_i$ 和 $\sigma_i$ 分别是 M <script type="math/tex" id="MathJax-Element-1851">M</script>的左奇异向量、右奇异向量和奇异值

（markdown模式下可以用latex写东西真的太方便了= =

至于各个范数的效果，实质上1范数和2范数在矩阵分解上效果差得不多，基本上2范数能分离出的高频成分1范数能更快的分离出来，在一维层面上也容易想想，1范数相比2范数能够更快的收敛（直指坐标中心），核范数效果对低频成分的提取也比TV_1/TV_2范数的效果要好很多。

具体的实现可以关注一下我师弟在这个月投在BIBM上一个关于矩阵范数的toolbox论文。应该很快就可以出结果了。o(￣▽￣)ブ

参考文献
Cai J F, Candès E J, Shen Z. A Singular Value Thresholding Algorithm for Matrix Completion[J]. Siam Journal on Optimization, 2010, 20(4):1956-1982.
矩阵的 Frobenius 范数及其求偏导法则 http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/193431.html原文链接：https://javaforall.net

1、F范数

2、1范数

3、2范数

4、TV范数

5、核范数

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