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广义近似信息传输算法

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简介：
广义近似信息传输算法是一种用于统计推断和机器学习中的高效计算方法，尤其擅长处理大规模数据集上的复杂模型。它通过简化精确的信息传输过程，在保证较高精度的同时大大减少了计算成本，广泛应用于图像处理、自然语言理解和遗传学等领域。 这篇文章夹包含了压缩感知领域热门的GAMP仿真代码，内容丰富，因此推荐给大家。

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  • 广义近似信息传输算法
    优质
    广义近似信息传输算法是一种用于统计推断和机器学习中的高效计算方法，尤其擅长处理大规模数据集上的复杂模型。它通过简化精确的信息传输过程，在保证较高精度的同时大大减少了计算成本，广泛应用于图像处理、自然语言理解和遗传学等领域。 这篇文章夹包含了压缩感知领域热门的GAMP仿真代码，内容丰富，因此推荐给大家。
     
  • 广义近似消息传递算法-开源版
    优质
    广义近似消息传递算法-开源版是一款高效的信号处理与数据分析工具，采用先进的迭代算法解决大规模稀疏系统中的推理问题，广泛应用于压缩感知、图像恢复等领域。本项目致力于提供一个灵活且可扩展的框架，支持用户自定义参数和应用场景，促进学术研究及技术开发的交流与合作。 用于广义近似消息传递 (GAMP) 的 MATLAB 代码。 GAMP 是循环置信传播的高斯近似，适用于压缩感知中的估计问题以及其他具有线性混合的非高斯问题。
     
  • GAMP_SBL：利用广义近似消息传递实现高效的稀疏贝叶斯学习
    优质
    本研究提出了一种基于广义近似消息传递（GAMP）框架下的高效算法GAMP-SBL，用于执行稀疏贝叶斯学习。该方法通过简化复杂模型的计算过程，在保持高精度的同时大幅提升了处理大规模数据集的能力和效率。 GAMP_SBL 通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习，这是 GAMP-SBL 算法的实现。更多详细信息可以在论文“通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习”中找到，该文由李福伟、方军、段慧平、陈智和李宏斌提交给 arXiv。正式发表的论文也可获取。
     
  • 近似算法.pdf
    优质
    《近似算法》是一份探讨如何在多项式时间内找到接近最优解的有效算法的文献，适用于NP难问题的求解研究。 《Approximation Algorithms》是由Vijay V. Vazirani编写的经典教材，由Spring出版社出版。
     
  • GA.zip_GA_polar_信道极化_高斯近似算法
    优质
    本研究探讨了在通信系统中应用高斯近似算法（GA）于信道极化问题的有效性，提出了一种创新方法以优化数据传输效率和可靠性。 极化编码的信道挑选算法以及高斯近似算法在Matlab中的实现。
     
  • 关于近似消息传递的通用实现方法
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    本文提出了一种关于近似消息传递算法的通用实现框架，适用于多种应用场景，为复杂系统中的信息传输与处理提供了高效解决方案。 本项目提供了一个通用的Matlab近似消息传递（AMP）实现。请注意，该存储库仍在积极开发当中，并可能存在一些小问题。 该项目的目标是为用户提供一个快速且易于扩展的近似消息传递算法实现方式。在核心功能上，用户只需提供一组观察数据、生成这些观测值的数据系统以及先验信号类型即可使用本项目中的AMP算法。此外，ample还提供了大量的选项供用户根据自身需求定制化地调整和优化AMP。 该框架旨在让用户能够轻松添加自己的先验知识，并使近似消息传递适应特定的应用场景。 特别感谢Jean Barbier 和 Andre Manoel 对于提供先验信息以及计算上的帮助和支持；同时也要感谢Florent Krzakala，他的ERC SPARCS 307087 资助了这项工作。
     
  • 近似算法（Vijay V. Vazirani）
    优质
    《近似算法》由图灵奖得主Vijay V. Vazirani撰写，全面介绍了多项式时间近似方案的设计与分析方法，是理论计算机科学领域的重要参考文献。 Approximation Algorithms by Vijay V. Vazirani is a comprehensive resource that delves into the theory and practice of approximation algorithms, which are essential for solving complex optimization problems where finding an exact solution is computationally infeasible. The book covers various techniques and methods used to design efficient algorithms that provide near-optimal solutions with provable guarantees on their performance relative to the optimal solution. This text explores a wide range of topics including linear programming relaxations, randomized rounding, primal-dual schema, and semidefinite programming among others. It also includes numerous examples, exercises, and applications drawn from diverse fields such as network design, facility location problems, scheduling issues in computer science and operations research. The book aims to provide readers with a solid foundation for understanding the theoretical underpinnings of approximation algorithms while offering practical insights into their implementation across different domains.
     
  • 近似的算法（Approximation Algorithms）
    优质
    《近似的算法》是一本专注于研究NP难解组合优化问题中有效近似算法的专著，提供了解决复杂问题的新视角和方法。 近似算法是计算机科学与数学领域的重要工具，在处理那些难以通过精确方法在多项式时间内解决的问题上发挥着关键作用，尤其是对于NP-hard问题——即假定P不等于NP的情况下无法找到确切解的优化问题而言更为重要。这类算法的核心在于提供接近最优解的结果，并确保能在合理的时间内完成计算。 Vijay V. Vazirani所著《近似算法》一书全面介绍了这一领域的理论基础，适用于计算机及其相关学科的学生、研究人员以及从业者。该书籍不仅讲解了如何设计和分析这些算法，还详细阐述了线性规划技术在解决经典组合优化问题中的应用。 书中第一部分集中于介绍各种组合方法和技术来处理不同的难题，并展示了每种解决方案的独特性和复杂性。第二部分则转向基于线性规划的近似算法，分为四舍五入技术和原始-对偶方案两大类。这部分强调了选择适当松弛形式的重要性以及其对于获得精确保证的关键作用。 第三部分探讨了一些关键专题，包括格中最短向量问题等重要领域，并且涵盖了理论研究中的高级主题如参数化复杂性、近似模式设计或硬度证明等。 该书的核心观点在于：尽管寻找精确解具有挑战性，但通过运用近似算法可以有效地找到足够好的解决方案。这些技术不仅在理论上至关重要，在实际应用中也显示出巨大的价值。对于从事计算机科学和数学相关工作的人员而言，掌握如何设计与分析这样的算法是十分必要的技能。 随着理论的发展进步，《近似算法》一书为读者提供了一个全面的视角来了解当前该领域的现状，并为进一步的研究工作奠定了坚实的基础。
     
  • GAMP.rar_BiGAMP_GAMP_turboGAMP_信息传递_信息传递算法
    优质
    本资源包包含GAMP、BiGAMP及turboGAMP等信息传递算法的相关资料和应用示例，适用于信号处理与机器学习领域的研究者和技术爱好者。 广义消息传递算法及其各类延伸改进算法源自网络。