SVD va uning tasvirni siqish ta'siri haqida bir nechta o'qlarni keltiramiz: • Singular Value Decomposition (SVD) - matritsalarni uchta tarkibiy matritsalarga bo'linadigan matritsalarni faktorlashtirish usuli. Rasmlar uchun u "o'z-o'zidan tasvirlar" deb nomlanuvchi dominant o'zgarishlarni ajratib olish uchun ishlatilishi mumkin. • SVDdan olingan o'z-o'zidan tasvirlar faqat eng muhim o'z-o'zidan tasvirlarni saqlab, asl tasvirni ushbu kamaytirilgan joyga proektsiya qilish orqali tasvirni siqish uchun ishlatilishi mumkin. Bu tasvirning ko'p muhim jihatlarini saqlab qolish bilan birga sezilarli siqishni ta'minlaydi. SVDga asoslangan siqish tasvir va video siqish tadqiqotlari va dasturlarida ta'
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence