Advertisement

基于高斯尺度混合模型的回归问题，FastSBL是一种快速稀疏贝叶斯学习算法，其实现采用rvm代码和Matlab。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码实现了rvm方法，并提供了一种基于高斯尺度混合模型的回归问题快速稀疏贝叶斯学习算法（SBL）。该算法旨在高效地处理稀疏贝叶斯学习任务。此代码是用于题为“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”的学术论文的实现。数据集中的图像来源于和获取。其中，tools文件夹下的FastLaplace.m函数对应于基于拉普拉斯先验的快速SBL算法，该算法最初由原始作者提供。此外，这篇论文的标题为“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知”。GGAMP-SBL.m函数则对应于题为“基于GAMP的低复杂度稀疏贝叶斯学习算法”论文中提出的算法1。为了便于比较分析，需要安装sparseLab2.1和RVMV1.1工具箱，分别可以从和下载。此代码在Matlab2019b版本中得以运行。如果您在使用该代码的任何部分时，请务必引用我们的论文。W.Zhou,H.-T.Zhang和J.Wang发表了论文“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”，发表在IEEE神经网络和学习系统汇刊上，doi：10.1109/TNNLS.2020.3049056。参考资料：@ARTICLE{zhou2021efficient,author={W.{Zho

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RVM代码Matlab-FastSBL：利用高斯尺度混合模型解决回归问题的高效稀疏贝叶斯学习方法
    优质
    该文介绍了基于Matlab实现的FastSBL算法，一种采用高斯尺度混合先验进行稀疏贝叶斯学习的方法，适用于高效的回归问题求解。 rvm代码matlab快速SBL是一种基于高斯尺度混合模型的回归问题快速稀疏贝叶斯学习算法。此代码用于题为“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”的论文。数据集中的图像是从特定来源获取的。 tools文件夹中包含FastLaplace.m函数，该函数对应于基于拉普拉斯先验的快速SBL算法，并且是从原始作者处获得的。这篇相关论文标题是“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知”。GGAMP-SBL.m则对应于题为“基于GAMP的低复杂度稀疏贝叶斯学习算法”中的算法1。 为了进行比较，需要sparseLab2.1和RVMV1.1工具箱。此代码在Matlab 2019b中实现。如果您使用我们提供的任何部分，请引用我们的论文：W.Zhou, H.-T.Zhang 和 J.Wang，“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”，IEEE神经网络和学习系统汇刊，doi: 10.1109/TNNLS.2020.3049056。
     
  • 快速稀疏贝叶斯
    优质
    快速稀疏贝叶斯是一种高效统计学习方法，利用贝叶斯框架进行模型参数估计，通过引入稀疏性促进特征选择，在保持预测准确性的同时减少计算复杂度。 雷达回波信号可以表示为稀疏形式： \[ \mathbf{y} = \Phi\mathbf{x} + \mathbf{n}, \] 其中 $\Phi$ 是基矩阵，$\mathbf{x}$ 为未知系数列向量，而噪声项 $\mathbf{n}$ 则服从均值为0、方差为 $\sigma^2$ 的加性高斯分布。目标向量包含N个变量的已知元素集： \[ \mathbf{y} = [y_1, y_2, ..., y_N]^T. \] 每个独立向量 $x_i$ 的概率密度表示如下，这也是系数向量 $\mathbf{x}$ 的最大似然估计问题。该问题是二范数求解形式的优化问题（不保证稀疏性）。
     
  • SBL.rar_SBL_sbl贝叶斯_基于SBL_稀疏贝叶斯学习
    优质
    本资料包聚焦于SBL（Sparse Bayesian Learning，稀疏贝叶斯学习）技术，包含理论介绍、代码示例及应用案例，深入探讨了其在信号处理和机器学习领域的应用。 基于稀疏贝叶斯学习的窄带信号波达方向估计方法在实际测试中证明是有效的。
     
  • MATLAB开发——贝叶斯回归混合模型
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行贝叶斯回归混合模型的开发，旨在探索该模型在数据分析中的应用潜力及其优势。通过结合贝叶斯统计方法和混合模型框架，该项目致力于提高预测准确性和模型灵活性。 在Matlab环境下开发贝叶斯回归混合模型，用于处理包含噪声和离群值的实值输入输出数据聚类问题。采用Matlab对象实现相关功能。
     
  • 基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估算方法
    优质
    本研究提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的高效波达方向（DOA）估计方法，旨在提升信号处理中的定位精度与计算效率。 基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法主要探讨的是在无线信号处理领域内如何利用这种算法优化波达方向（DOA）的估算。DOA估算是指通过天线阵列测量信号源位置的一种技术，广泛应用于雷达、声呐和移动通信等多个方面。 文章中提到的稀疏表示技术主要是基于这样一个认识：即在信号传播过程中，其波达方向呈现一定的空间稀疏性。因此，DOA估算问题可以转化为从多份测量数据中重构出具有这种稀疏特性的信号的问题。传统的MUSIC和ESPRIT等方法虽然具备高分辨率且实现简便的优点，在快照数量较少或信噪比低的情况下性能会显著下降。 基于稀疏表示的DOA估算法利用了信号的空间稀疏性，能够提高估算精度。而该文中提出的方法进一步通过优化这一过程实现了效率提升。具体来说，它首先运用均匀线阵列特有的结构特性，将DOA估计与构建求解联合稀疏模型的过程转换至实数域进行处理。此举降低了计算复杂度，并提升了空间分辨率和估计准确率。 稀疏贝叶斯学习（SBL）是一种基于贝叶斯推理原理的信号稀疏表示方法，它通过建立概率模型并对其进行参数学习来实现信号的稀疏表示与重构。该算法优化了基消除机制，加快了收敛速度，在性能上超越了1范数优化的方法，并且具有更高的空间分辨率和估计精度以及更低的计算复杂度。 此外，文中还提到该方法解决了基于1范数优化技术中遇到的一些问题，如正则化参数难以确定及计算复杂度过高等。通过SBL算法可以更有效地解决这些问题。 文章也提及了在这一领域内的其他研究工作。例如Malioutov等人提出的1-SVD算法利用信号的奇异矢量建立了联合稀疏模型，并使用二阶锥规划求解，同时给出了如何平衡稀疏性和重构精度的方法；Yin等人提出了一种基于协方差矩阵和向量联合稀疏表示来估计DOA并提出了噪声抑制方法；Xu等人则研究了利用均匀线阵列进行DOA估算的问题。 总的来说，该文章旨在探索使用稀疏贝叶斯学习技术提升DOA估测的准确性和效率。这对于无线通信技术的发展具有重要意义，并通过减少计算复杂度和提高估计精度可以应用于更广泛的场景中，从而增强通信系统的性能与可靠性。同时这项研究也展示了在信号处理领域内利用稀疏表示技术和贝叶斯学习算法的巨大潜力及应用价值。
     
  • 稀疏贝叶斯学习代码示例
    优质
    本项目提供了一系列基于Python实现的稀疏贝叶斯学习算法的代码示例，帮助研究者和学生快速入门并深入理解该方法。 稀疏贝叶斯学习的代码实现可以用于各种机器学习任务中，特别是在需要处理高维数据且希望模型具有稀疏性的场景下非常有效。该方法结合了贝叶斯统计推断与正则化技术的优点，能够在参数估计过程中自动选择重要的特征，并赋予不重要特征接近于零的权重。 如果您正在寻找关于如何使用Python或其他编程语言实现稀疏贝叶斯学习的具体代码示例或教程，请考虑查阅相关的学术论文、书籍和技术文档。这些资源通常会提供详细的理论背景介绍以及实际应用案例，帮助您更好地理解与掌握这一技术。
     
  • 逻辑回归Matlab代码-2018-MLSP-稀疏贝叶斯逻辑回归:Maxim...
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB实现的稀疏贝叶斯逻辑回归算法，并应用于模式识别和机器学习领域，旨在提供一种有效的特征选择方法。该算法结合了贝叶斯推理与逻辑回归模型，能够自动确定参数先验分布并进行高效计算，为解决高维数据下的分类问题提供了新的视角。 逻辑回归的Matlab代码用于重现2018年MLSP论文《稀疏贝叶斯逻辑回归》中的部分结果。作者是Maxime Vono、Nicolas Dobigeon 和 Pierre Chainais，发表于2018年的MLSP会议。版权所有：(c) 2018 Maxime Vono.
     
  • Intelligent_Algorithm.rar_DOA_稀疏_稀疏贝叶斯估计_贝叶斯DOA
    优质
    本资源包提供了一种基于稀疏贝叶斯理论的智能算法用于方向-of-arrival（DOA）估计，适用于雷达与声纳系统中信号源定位。 我搜集了几种人工智能算法，并基于Matlab平台进行了编写，包括聚类、统计稀疏、最小范数法、DOA、投影追踪以及稀疏贝叶斯等方法。