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奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。

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【MIT博士论文】通过奇异值分解、端到端基于模型的方法和奖励塑造的有效强化学习
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最浅显的奇异值分解(SVD)介绍，《Singular Value Decomposition as Simply as Possible》
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