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张量分解详解：聚焦CP与Tucker分解！

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简介：
本文深入浅出地解析了张量分解技术中的两大核心方法——CP分解和Tucker分解，旨在帮助读者理解并应用这些先进的数据处理工具。 张量内容的详细介绍以及张 tensor CP 分解与 Tucker 分解的内容详细讲解可以在我的博客文章中找到：关于张量分解的相关知识可以参考我写的博客文章进行学习。

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  • 张量分解详解：聚焦CP与Tucker分解！
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    本文深入浅出地解析了张量分解技术中的两大核心方法——CP分解和Tucker分解，旨在帮助读者理解并应用这些先进的数据处理工具。 张量内容的详细介绍以及张 tensor CP 分解与 Tucker 分解的内容详细讲解可以在我的博客文章中找到：关于张量分解的相关知识可以参考我写的博客文章进行学习。
     
  • HOSVD_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值分析
    优质
    本研究聚焦于三阶张量的HOSVD（Higher-Order Singular Value Decomposition）及其在Tucker模型中的应用，深入探讨了张量分解与奇异值分析的理论和实践价值。 为了对三阶张量样本进行降维处理，我们采用了Tucker分解，并使用了高阶奇异值分解方法。
     
  • hosvd_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值.zip
    优质
    本资源包含 Hosvd 算法实现代码，用于进行三阶张量的 Tucker 分解和张量奇异值分析。适合研究与应用张量分解技术的研究者使用。 hosvd_三阶张量_HOSVD_tucker分解_张量分解_奇异值.zip
     
  • CP分解在张量分解中的应用
    优质
    本研究探讨了CP分解方法在张量数据分析中的作用与优势，分析其适用场景及局限性，并讨论如何优化算法以提高计算效率和准确性。 张量分解-CP分解是一种经典的张 tensor 分解方法。
     
  • Tucker COM.rar_非负Tucker分解_Tucker分解_tucker_tucker分解
    优质
    本资源介绍了一种基于非负约束的Tucker分解方法，适用于多维数据分析与降维。此技术在模式识别和数据压缩领域有广泛应用。下载并研究以深入了解高级矩阵分析技巧。 Tucker分解和非负分解在对比实验中被用来与传统的经典算法进行比较。
     
  • 张量CP分解Matlab代码-SpTenDecomp：具备定向因子稀疏性的张量分解
    优质
    SpTenDecomp是一款专门用于实现具有方向因素稀疏性的张量CP分解的MATLAB工具。该软件包能够有效处理高维数据，提取有意义的模式和结构。 张量CP划分的MATLAB代码具有直接因子级稀疏控制的非负张量分解功能。此目录包含用于直接控制因子级别稀疏性的非负张量CP（Parafac）分解的MATLAB代码。该代码基于并利用现有公共软件包中的例程。 文件包括： - `cpNonnegSp.m`：将张 tensor 分解为每个模式上具有指定稀疏度的非负因子。 - `tuckerNonneg`：将张量分解为具有非负核和因子的Tucker模型。 依赖项： - 通用张量结构 - 快速NNLS求解器 - 稀疏投影实现 这种方法在相关论文中进行了描述。实验使用的数据集包括另一个私有的fMRI扫描数据集。如使用该软件，请引用上述参考文献。
     
  • Tucker分解工具包
    优质
    Tucker分解工具包是一款功能强大的软件包，专门用于执行多维数组的Tucker格式分解。它支持数据压缩、特征提取及模式识别等应用。 张量分解工具包提供了高维数据SVD分解和多重因子分析的功能。
     
  • RetinaNet解析：聚焦损失函数详解
    优质
    本文深入剖析了RetinaNet中的聚焦损失函数，解释其如何有效解决单阶段目标检测算法中正负样本不平衡问题，提升模型性能。 RetinaNet深入理解（损失函数详解）
     
  • 基于MATLAB的图像DCT变换及Tucker压缩算法-HOSVD张量分解
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨了图像处理中的离散余弦变换（DCT）和Tucker分解方法，特别是高阶奇异值分解（HOSVD），以实现高效的张量压缩与分析。 图像DCT变换的MATLAB代码是用于测试目的的一种原型实现。这是针对Tucker体积压缩方法的一个经过调整与优化后的MATLAB版本实现。有关于Tucker转换以及基于张量体积压缩技术的更多信息，请参考相应文档。 使用说明：核心函数为thresholding_compression(X, metric, target)，其中： - X表示一个体积数据 - metric可以是“相对误差”，“rmse”或“psnr” - target指定所需的精度目标（依据所选metric） 示例用法：可以通过脚本run.m来尝试代码。下载文件bonsai.raw，并将其解压为项目文件夹中的bonsai.raw格式，然后在MATLAB解释器中转到该目录并运行run命令。 例如： thresholding_compression(X, rmse, 2) 可以产生大约2.1的RMSE值。
     
  • 张量分解工具(tensor_tool)
    优质
    tensor_tool是一款功能强大的软件包，专为实现高效、灵活的张量分解算法而设计。它提供了多种张量运算和分析方法，适用于机器学习、数据挖掘及信号处理等领域的研究人员和技术人员。 利用MATLAB编写的张量分解算法可用于高阶张 tensor 的分析。