圖像的SVD分解

圖中的內容大概包括：
1.假設A爲一個m*n的矩陣，證明$A^TA$的對稱性和正定性，進而證明$A^TA$爲對稱正定矩陣，纔可保證對角陣D的$\lambda_i$均爲正數，纔可以開根號。
2. SVD分解在神經網絡中的應用，由200*100次變爲(10*100 + 10*200)次，在實際工作中，性能影響不大（之後可繼續finetune），但是參數量大大減少，有助於網絡部署。
3. 在圖像壓縮中，最少可以將參數由m*n個減少到(m+n+1)個參數。