您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. tucker分解工具包

  2. 张量分解工具包 高维数据SVD分解 多重因子分析的工具
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-06-12
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:djqquan
  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. Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations (2009)

  2. This book provides a broad survey of models and efficient algorithms for Nonnegative Matrix Factorization (NMF). This includes NMF’s various extensions and modifications, especially Nonnegative Tensor Factorizations (NTF) and Nonnegative Tucker Deco
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-07-27
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:woniu35
  1. tensor tool 张量工具包

  2. 张量tucker分解、CP、PARAPAC分解,khatri-rao积,以及张量和矩阵的乘积等代码
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2018-05-17
    • 文件大小:370kb
    • 提供者:qq_33731324
  1. scikit-tensor, 多重线性代数和张量分解的python.zip

  2. scikit-tensor, 多重线性代数和张量分解的python scikit张量 scikit张量是多线性代数和张量分解的python 模块。 目前,scikit张量支持基本张量操作,如折叠/展开,张量矩阵和张量向量产品;标准/parafac分解Tucker分解RESCALDEDICO
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-18
    • 文件大小:56kb
    • 提供者:weixin_38744153
  1. 张量分解讲义

  2. 采用张量对数据进行存储,能够保留数据的结构信息,在图像处理以及计算机视觉等领域得到了广泛应用。常见的两种分解是CP分解(Canonical Polyadic Decomposition (CPD)和Tucker分解(Tucker Decomposition)。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:xiaosa7211
  1. 哈工大模式识别SVM讲义

  2. 哈工大模式识别SVM讲义,哈工大模式识别研究生课程资源数针对a的最大化,同吋考虑(7)式的约束,得到原始问题的对儁优化问题: 对偶优化问题 max(a)=2a1-2∑2xx (8) 约束 ≥0,i=1 22 原始优化问题和对偶优化问题都是典型的线性不等式约朿条件下的二次优化问题,求解 两者中的任何一个都是等价的。但SVM算法一般求解的是对偶问题,因为它有如下两个特 l、对偶问题不直接优化权值矢量w,因此与样本的特征维数d无关,只与样本的数量 n有关。当样本的特征维数很高时,对偶问题更谷易求解 2
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-03-03
    • 文件大小:234kb
    • 提供者:qq_27328663
  1. 毫米波频段5G异构网络的用户关联和回程带宽分配

  2. 研究了在毫米波(mmWave)频段运行的两层异构网络(HetNet)中的用户关联和无线回程分配。 假定宏小区层基站(BS)配备有大规模天线阵列,而小型小区BS仅具有单天线功能,并且它们依赖到宏BS的无线链路进行回程。 为了平衡吞吐量和公平性,选择对数用户速率之和作为优化问题的网络实用程序。 提出了一种基于层次原始分解和对偶分解的分布式算法。 首先,原始分解将原始问题转换为两个子问题,即无线回程带宽分配子问题和用户关联子问题。 其次,将对接收到的信号干扰加噪声比(SINR)的偏见引入到小蜂窝层中,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:613kb
    • 提供者:weixin_38502916
  1. 通过非局部张量表示进行颜色去马赛克

  2. 单个传感器摄像机可以通过滤色镜阵列捕获场景。 每个像素仅采样三种原色中的一种。 彩色去马赛克(CDM)是根据此传感器数据重建全彩色图像的过程。 在本文中,我们提出了一种基于非局部张量表示的同时稀疏编码的新型CDM方案。 首先,将相似的2D面片分组以形成三阶张量,即3D阵列。 然后,通过使用Tucker分解,共同学习三个子字典,这些子字典描述出现在分组张量每个维度上的相干结构。 结果系数张量由分组块稀疏约束施加,该约束迫使相似的补丁在其稀疏分解中共享字典的相同原子。 实验结果证明了平均CPSNR和
  3. 所属分类:其它

  1. 张量超分辨率:使用规范多态和Tucker分解的3D SISR-源码

  2. 张量超分辨率 使用规范多元和Tucker分解的3D SISR 该存储库包含文章的算法 - TF_SISR.m张量为3-d超分辨率随着应用因子分解法在牙科CT Janka Hatvani;阿德里安巴萨拉布;让伊夫Tourneret;米克洛什Gyöngy;丹尼斯夸梅 2021接受) -TD_SISR.m使用Tucker分解的嘈杂3D牙科CT图像的单图像超分辨率作者:J. Hatvani,A. Basarab,J. Michetti,M 。Gyöngy,D。Kouamé 为了运行代码,您将需要
  3. 所属分类:其它

  1. 基于低秩正则化异构张量分解的子空间聚类算法

  2. 张量分解是解决高维数据分析问题的有力工具。传统张量Tucker分解模型多采用各项同性假设,即各个因子矩阵具有相同的约束条件(例如正交、非负等),但该种假设不适用于异构张量数据分析。本文提出了一种基于低秩正则化的异构张量分解(LRRHTD)算法,并用于子空间聚类任务。低秩正则化的异构张量分解核心思想是对原始张量寻求一组正交因子矩阵的集合,将高维张量映射到低维的潜在子空间中,同时在最后的因子矩阵上引入低秩约束以获得可用于聚类的全局低秩结构表征。此外,设计了一种基于增广拉格朗日乘子的优化方法对所提算法
  3. 所属分类:其它

  1. 基于非负张量分解的视频篡改检测方法

  2. 鉴定视频的真实性和完整性是信息安全领域的重要内容之一,针对视频帧间篡改操作,提出一种基于非负张量分解的视频篡改检测方法。首先,对视频帧进行快速特征提取,利用主要压缩特征创建三维张量描述视频;然后,使用Tucker分解方法对张量进行非负分解,提取时间维因子矩阵进行相关性计算;最后,利用切比雪夫不等式自适应地定位篡改位置。实验证明,该方法能快速顽健地检测出视频帧间篡改操作。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:593kb
    • 提供者:weixin_38570519
  1. 利用张量分解的多天线长码直扩CDMA信号扩频码盲估计

  2. 针对插补法效果不佳的多天线长码直扩 CDMA 信号扩频码盲估计问题,采用分段思想,将接收信号构建成的三阶张量按照扩频增益分块成等价于Tucker分解模型的子张量。然后对子张量利用变步长梯度下降算法进行Tucker分解得到扩频码片段和接收增益矩阵。根据子张量的接收增益矩阵相同的特点,利用各个子张量接收增益矩阵的互相关矩阵估计置换矩阵,去除扩频码片段排序模糊。最后利用扩频码的自相关性,去除扩频码片段的幅度模糊,得到每个用户扩频码。仿真结果验证了算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:1007kb
    • 提供者:weixin_38738189