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搜索资源列表

  1. tensor toolbox for matlab

  2. 一个matlab的张量分析工具箱，含有常用的张量运算函数和张量分解函数，如tucker分解，张量乘以向量、矩阵、张量等。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-05-30
    • 文件大小：388kb
    • 提供者：cuiweige

  1. Introduction to vectors and tensors

  2. 向量、张量分析的基础书，写的很好，值得一看

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zjucharlie

  1. 非负张量分解及应用

  2. 在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据， RGB图像等。传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵形式， 利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操 作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量 在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了 学者们的研究热情。张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前 被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。 本文着重研究三阶非负

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：puppet_love

  1. 非负矩阵与张量分解及其应用

  2. 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术，是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解（ Nonnegative MatrixFactorization, NMF)） 是矩阵的低秩逼近方法之一，它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性，数据的可解释性强，分解结果能够表 示事物的局部特征，且模型符合人们对于客观世界的认识规律（整体是由局部组成的） 等优点， 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用，已经被成功地应用到许多

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：puppet_love

  1. drost2010CVPR中文翻译版.pdf

  2. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28250697

  1. 基于.Net Core的线性代数库NumSharp(.Net版本的NumPy).zip

  2. NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目，那么对numpy的充分理解几乎是必须的。 其他用于数据分析的软件包（如pandas）是建立在numpy之上，用于构建机器学习应用的scikit-learn软件包也在numpy上运行。 但对于.NET开发人员来说，却没有这样的强大工具库。 虽然有像Deedle和Math.NET这样的开源库，但它们不是很容易使用，也不能借用很多现有的python代码。 NumSharp（Numerical .NET）

  3. 所属分类：其它

  1. 相对论中的可约规理论

  2. 在本文中，我们在非常狭义相对论（VSR）的背景下分析了张量场（可缩减规范）理论。 特别是，我们研究了涉及固定零向量的Kalb–Ramond和Abelian 3型场的VSR规范对称性以及VSR BRST对称性。 我们观察到Kalb–Ramond和Abelian 3型场以及相应的虚影在VSR框架中得到了质量。 与VSR型洛伦兹真空计相比，VSR型轴向真空计的有效作用大大简化。 此外，我们在VSR中使用Batalin-Vilkovisy（BV）公式对这些模型进行了量化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：497kb
    • 提供者：weixin_38691220

  1. 拓扑上大量的spin-1粒子和自旋相关电位

  2. 我们调查中场自旋1玻色子的特定领域表示形式发挥的作用，在低动量传递的极限下，在铁电离子源之间自旋相关的粒子间电势的背景下。 建立Proca场的已知情况与交换的自旋1玻色子（具有轨距不变质量）的比较，该自旋玻色子由2型势与4矢量轨距场混合而成。 分析粒子间电势的自旋以及与速度有关的曲线。 我们讨论了可能的应用，并得出向量和伪张量耦合常数的乘积的上限。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：562kb
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 向量-张量-Horndeski引力理论中的紧凑恒星

  2. 在本文中，我们将分析修正重力的理论，其中广义相对论的场内容将增加以包括矢量场。 我们将使用Horndeski形式主义将此向量字段非最小耦合到度量。 由于我们将使用Horndeski形式主义，因此该理论将不包含Ostrogradsky鬼魂的自由度。 我们将使用矢量-张量-Horndeski理论分析紧凑型恒星。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：642kb
    • 提供者：weixin_38724154

  1. 通过数据分析的规范张量模型：尺寸，拓扑和几何

  2. 规范张量模型（CTM）是汉密尔顿形式主义中的张量模型，在经典框架和量子框架中都被研究为重力模型。 它的动态变量是实对称三索引张量的典范共轭对，该模型中的一个问题是如何从张量中提取时空图像。 我们通过使用数据分析中众所周知的两种技术来给出这样的提取过程。 一种是张量秩（或CP等）分解，它是矩阵奇异值分解的某种概括，并将张量分解为多个向量。 通过将向量视为形成空间的点，可以使用另一种称为持久性同源性的数据分析技术来提取拓扑属性，并通过对点的虚拟扩散过程来提取几何形状。 因此，CTM中张量的时间演化可

  3. 所属分类：其它

  1. D→π（K）ℓν和D→π（K）ℓℓ的张量形状因子随着Nf = 2 + 1 + 1扭转质量费米子衰变

  2. 我们提出了张量形式因子fTDπ（K）（q2）的第一格Nf = 2 + 1 + 1确定，该张量形式因子fTDπ（K）（q2）对应于半轻子D→π（K）ℓνℓ，而稀有D→π（K）of随其衰减 平方四动量传递q2。 连同我们最近对向量f +Dπ（K）（q2）和标量f0Dπ（K）（q2）形状因子的确定，我们完成了调节半轻度D→π（K）ℓνℓ和稀有D的强子矩阵元素集 当可能出现非零张量耦合时，→π（K）ℓℓ在标准模型之内和之外转换。 我们的分析基于欧洲扭曲质量合作组织生产的量具配置，其中Nf = 2 + 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：435kb
    • 提供者：weixin_38690079

  1. f（R，T）引力的紧凑型恒星

  2. 在本文中，我们生成了一组描述在f（R，T）引力理论下允许一个共形运动的紧凑型恒星内部的解。 广义相对论的扩展，f（R，T）引力与Ricci标量R和能量动量张量T的轨迹有关。 为了以二阶微分方程的形式处理爱因斯坦场方程，首先我们采用带有保形Killing向量（CKV）的李代数，这使一个人可以得到这类方程的可解形式，其次我们考虑状态方程 （EOS）p =ωρ，对于由法向物质组成的流体分布，0 <ω<1，ω是EOS参数。 因此，我们通过分析探索模型的几个物理方面来表示紧凑恒星的行为，例如能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：917kb
    • 提供者：weixin_38746293

  1. 互斥过程e + e-→VP和e + e-→TP的扰动QCD分析

  2. 我们在基于kT分解的微扰QCD方法中研究了e + e-→VP和e + e-→TP过程，其中P，V和T分别表示轻伪标量，向量和张量介子。 我们指出，在由于电荷共轭不变而导致e + e-→TP跃迁的情况下，仅允许三个通道：e + e-→a2±π∓，e + e-→K2 *±K∓和V- 自旋抑制e + e-→K2 * 0K′0 + K′2 * 0K0。 计算了s = 3.67 GeV和s = 10.58 GeV时e + e-→VP和e + e-→TP的横截面，发现不变质量相关性有利于1 / s4幂定律。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38531788

  1. 非均质各向异性介质的量子电动力学

  2. 在这项工作中，我们计算了与非均质各向异性物质相互作用的电磁场的闭合时间路径生成函数。 为此，我们首先从电磁场与复合环境的相互作用中找到电磁场的影响作用的一般表达式，该复合环境包括在任意温度下连接至热浴的每个空间点的量子极化自由度。 然后，我们通过执行Faddeev–Popov程序评估临时量规中标量场的生成函数。 最后，通过点分解技术，我们根据Hadamard传播子来计算能量，Poynting向量和Maxwell张量的闭式。 我们表明，所有数量都来自油田的初始条件以及物质自由度。 在整个工作中，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：324kb
    • 提供者：weixin_38715567

  1. nn_best_intervals_test-源码

  2. 项目结构： ├────主要测试＃查找并验证MNIST集的间隔 ├────────攻击模型＃处理对抗过程 ├────────间隔求解器＃处理最佳环境的搜索 ├────────────全局任务＃查看和分析结果 ├────────────────参数＃配置攻击方式和搜索参数 代码用法： “ data”文件夹将图像以.csv格式保存（在这种情况下，图像取自MNIST数据集） “ nn_models”文件夹将神经网络模型保持在pytorch词典格式（.pth）中 “ Parameters.py”定义

  3. 所属分类：其它

  1. SOHU-baseline:搜狐校园算法大赛基线-源码

  2. SOHU基准 搜狐校园算法大赛基线 代码运行环境： python 3.6 凯拉斯2.2.4 tqdm 界坝 张量流-gpu 1.12.0 整体思路： 采用管道的方式，将这个任务拆为两个子任务，先预测方面，根据方面预测情感极性（ABSA），这两个子任务都使用深度学习模型解决 方面预测采用指针标注的方式解决，标注aspect的头和尾，思路参考苏神在百度信息撷取的基准 根据aspect的情感分析是一个多分类问题，首先根据分隔符将文本拆分成多段，然后拆分aspect出现过的文本，再进行三分类 代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. 高阶奇异值分解在气动光学效应分析中的应用

  2. 提出将湍流三维密度场数据用张量表示，利用高阶奇异值分解得到的较大奇异值及对应特征向量对其进行降秩处理，获得湍流密度场的最佳近似，从而实现了对三维湍流密度场空间大尺度相干结构的提取。降秩近似后的结果保留了原始流场的主要信息，对气动光学效应的仿真结果表明，重构流场能够较好地反映原始流场对光传输的影响。

  3. 所属分类：其它

  1. 布尔网络动力学的线性表示

  2. 审查了一种新的矩阵乘积，称为矩阵的半张量积。 使用它，提出了一种逻辑矩阵表达式，其中逻辑变量表示为向量，逻辑函数表示为多重线性映射。 在这种框架下，布尔网络方程被转换为等效的代数形式，成为常规的离散时间线性系统。 分析线性系统的转移矩阵，得出公式以显示：a）不动点的数量； b）不同长度的循环数； c）过渡期，所有点进入吸引子集合； d）每个吸引子的盆。 开发了相应的算法并将其用于一些示例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：weixin_38570202

  1. 基于张量分解的数字图像取证

  2. 提出一种基于张量分解的数字图像盲检测方法,从全局处理角度对JPEG压缩数字图像进行真伪盲检测。对于来自某一相机拍摄的一批参考图像组成的张量,利用张量分解的方法,从分解残差中分析提取图像特征,通过支持向量机分类器鉴别待检测图像是否直接来自该数码相机。实验结果表明,该方法对数字图像的来源鉴定具有较高准确性和较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：297kb
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 基于句子的情感分析：基于句子的情感分析-源码

  2. SemEval-2013：Twitter中的情感分析 句级情感分析 说明 一种可以全部学习的模型（语言模型和情感分析-> sentiment2vec） 版 se-v1.ipynb：使用所有LSTM输出向量的总和来预测情感标签。 se-v2.ipynb：使用总和的所有LSTM输出向量来预测情感标签。 se-v3.ipynb：使用而不是一键向量。 数据与结果 准确率67％ 先决条件 张量流1.2 ipython笔记本 作者 平度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：92mb
    • 提供者：weixin_42151036
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