Question

当我们计算 NMF 时，通过计算我们感兴趣的列的子集，我们节省了大量时间。有没有办法通过 SVD 获得这个好处？ 就在这里！ 它被称为截断 SVD。 我们只对与最大奇异值对应的向量感兴趣。

来源： Facebook 研究：快速随机 SVD

经典算法对于分解的缺陷

• 矩阵“非常大”
• 数据通常缺失或不准确。 当输入的不精确限制输出的精度时，为什么要花费额外的计算资源？
• 数据传输现在在算法时间中起主要作用。 即使需要更多的浮点运算（flop），需要更少数据传递的技术也可以极大加速。
• 重要的是利用 GPU。

来源： Halko

随机算法的优势

• 内在稳定
• 性能保证不依赖于细微的光谱特性
• 所需的矩阵向量积可以并行完成

来源： Halko