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Matlab张 tensor 积代码 - tensorFeatureExtraction:利用张量分解进行特征提取

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简介:
tensorFeatureExtraction是基于MATLAB开发的一个工具箱,专门用于通过张量积技术实现高效特征提取和分析。它采用先进的张量分解算法来处理多维数据集,从而能够更准确地识别和利用潜在的模式与结构信息。此代码为研究者及工程师提供了一种强大的手段去探索复杂数据背后的深层次关联,适用于图像处理、信号分析等领域中需要深度挖掘特征的应用场景。 这是用于多维数据特征提取的MATLAB脚本。存储库包含两种算法:具有高阶正交迭代的特征提取以及通过张量-列分解进行的特征提取。我已经实现了这些特征提取算法,并使用MNIST手写数字数据集对其准确性进行了实验。 安装: 1. 克隆代码到本地环境 ``` $ git clone git@github.com:YoshiHotta/tensorFeatureExtraction.git ``` 运行脚本段落件(src/*_script.m)。 这些算法在以下文献中提出,并非我的研究成果: - Phan,Anh Huy和Andrzej Cichocki。“用于高维数据集的特征提取和分类的张量分解。”《非线性理论及其应用,IEICE》1.1(2010):37-68。 - Bengua,Johann A., Ho N.Phien 和 Hoang D.Tuan。“通过矩阵乘积状态分解对张量进行最佳特征提取和分类。”《大数据(BigData Congress),2015年IEEE国际大会》。IEEE, 2015.

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  • Matlab tensor - tensorFeatureExtraction
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    tensorFeatureExtraction是基于MATLAB开发的一个工具箱,专门用于通过张量积技术实现高效特征提取和分析。它采用先进的张量分解算法来处理多维数据集,从而能够更准确地识别和利用潜在的模式与结构信息。此代码为研究者及工程师提供了一种强大的手段去探索复杂数据背后的深层次关联,适用于图像处理、信号分析等领域中需要深度挖掘特征的应用场景。 这是用于多维数据特征提取的MATLAB脚本。存储库包含两种算法:具有高阶正交迭代的特征提取以及通过张量-列分解进行的特征提取。我已经实现了这些特征提取算法,并使用MNIST手写数字数据集对其准确性进行了实验。 安装: 1. 克隆代码到本地环境 ``` $ git clone git@github.com:YoshiHotta/tensorFeatureExtraction.git ``` 运行脚本段落件(src/*_script.m)。 这些算法在以下文献中提出,并非我的研究成果: - Phan,Anh Huy和Andrzej Cichocki。“用于高维数据集的特征提取和分类的张量分解。”《非线性理论及其应用,IEICE》1.1(2010):37-68。 - Bengua,Johann A., Ho N.Phien 和 Hoang D.Tuan。“通过矩阵乘积状态分解对张量进行最佳特征提取和分类。”《大数据(BigData Congress),2015年IEEE国际大会》。IEEE, 2015.
  • Matlab tensor - tSPN: 网络
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    tSPN是一款基于MATLAB开发的工具包,专注于实现张量和积网络(Tensor Skew Product Networks)的相关算法。它为研究人员提供了一个高效的平台来探索和应用张量和积在网络结构中的潜力,特别适用于复杂数据模式的学习与表示。 该软件包包含用于将经过训练的SPN转换为紧凑tSPN的Matlab/Octave代码。函数`demonstration`展示了使用`tspn_iden`算法在将已训练的SPN转化为tSPN时的应用。 核心功能如下: - `[core,nz,data,testdata]=tspn_iden(张量,权重,sample_train,sample_test,opts)` 将SPN转换为紧凑形式的tSPN。此过程中未重复查找非重复样本。 - `findnonsample.m` 查找非样本数据(负样本)。 - `推论=cpSPNinf(张量,权重,样本)` 计算规范多义词的推理结果。 这些功能基于论文《深度模型压缩和推理加速中的总和积网络在张量列车上的应用》。作者包括高静云、陈聪、张宇科、金·巴瑟里尔以及黄毅。
  • MATLAB Tensor Toolbox 3.0及
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    MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组(张量)。本课程深入讲解其最新功能,并介绍张量在数据分析中的高级应用,特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库,用于处理高阶数据结构,并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。
  • MATLAB不变矩
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    本研究探讨了如何运用MATLAB软件平台实现图像处理中的不变矩特征提取技术,旨在增强目标识别和模式分类的鲁棒性。 基于MATLAB2014的图像不变矩特征提取方法包含在压缩包内,其中提供了完整的测试代码以及两张测试图片:一张原图和一张旋转后的图片。通过使用提取的特征可以验证局部特征对旋转具有不变性。
  • Matlab tensor - TTC:高效精确的补全及总变化正则化列车
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    TTC是用于张量补全和总变化量正则化的MATLAB工具箱,利用张量列车分解提供高精度、高效的解决方案。 此软件包包含用于在Matlab或Octave环境中使用总变化正则化(TTC)进行张量补全的代码。主要功能包括: - 演示:展示如何利用TTC算法完成张量。 - 数据生成:创建具有缺失和已知条目的数据集。 - 合同函数:对输入张量的所有辅助索引求和,返回基础张量。 - dotkron函数:计算矩阵A、B、C的按行右Kronecker乘积,保持原有索引顺序。 - mpsvd及mpsvd_op函数:分别用于将张量以TT形式分解,并指定不同的TT秩r进行操作。前者为正向分解,后者则采用相反方向。 - tencom和tencom_TV函数:实现给定输入、输出以及TT秩的条件下完成张量补全任务。其中,tencom_TV还支持通过设置参数来调整总变化正则化强度。
  • 小波变换脑电信号(附带Matlab).zip
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    本资源提供基于小波变换对脑电信号进行特征提取的方法,并包含实用的Matlab实现代码。适合于EEG信号处理的研究者和学生使用。 版本:MATLAB 2014/2019a 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容:标题所示,对于介绍的具体内容可以在主页搜索博客查看。 适合人群:本科和硕士等科研学习使用。 博主简介:热爱科研的MATLAB仿真开发者,致力于修心与技术同步精进。如有相关项目合作需求可私信联系。
  • MATLAB图像纹理
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    本研究探讨了使用MATLAB软件平台进行图像纹理特征自动化的高效方法和技术,旨在提高图像分析准确性。 基于MATLAB的图像纹理特征提取方法利用灰度共生矩阵来分析纹理特征。
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    本研究探讨了使用MATLAB软件平台对指纹图像进行预处理、特征点检测及特征匹配的方法,旨在实现高效准确的指纹识别。 基于Matlab的指纹图像特征提取可以有助于学习指纹识别。在自己学习过程中收集的相关资料非常有帮助。
  • OpenCV图像的源
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    这段简介可以描述为:利用OpenCV进行图像特征提取的源代码提供了基于OpenCV库实现图像处理和特征检测的技术示例,适用于学习计算机视觉的基础应用。 一套基于OpenCV的图像特征提取的源程序。
  • ArcGIS地形
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    本项目聚焦于运用ArcGIS软件技术开展地形特征提取研究,旨在通过高级地理信息系统功能优化地表形态分析与制图工作。 基于ArcGIS的地形特征提取由刘小庆完成。特征地形要素构成了地表形态与起伏变化的基本框架。ArcGIS包含一个扩展模块,能够为三维可视化、三维分析以及表面生成提供高级分析功能。