matlab精度检验代码神经张量网络 Socher，Richard和Chen，Danqi和Manning，Christopher D和Ng，Andrew编写的基于神经张量网络推理的Matlab原始实现，用于完成知识库 这是论文中的数据集和代码： 使用神经张量网络进行知识库完善的推理Richard Socher，Danqi Chen，Christopher Manning，Andrew Ng神经信息处理系统的进步（NIPS 2013） 如果您在研究中使用数据集/代码，请引用以上论文。 @incollection {SocherEtAl2013：DeepKB，标题= {与神经张量网络进行知识库完善的原因}，作者= {Richard Socher和Danqi Chen以及Christopher Manning和Ng Andrew}，书名= {NIPS}，年份= {2013}} =====数据===== 文件夹data /中包含两个数据集：WordNnet /，Freebase /。 每个数据集包含六个文件： train.txt：培训文件，格式（e1，rel，e2）。 dev.txt：dev文

复位响应 PID_Compact V.1.1 或更高版本 Reset 出现上升沿时会触发切换到“未激活”模式；复位错误和警告并删除积分作用。 Reset 出现下降沿时会触发切换到最近激活的操作模式。如果之前自动模式已激活，则会 以无扰动切换的方式对积分作用进行预分配。 ① 激活 ② 错误 ③ 复位

数字视频广播网 :game_die: 用于“多视图深度子空间群集网络”的Tensorflow回购 （提交给TIP 2019 ） 概述 在这项工作中，我们通过以端到端的方式学习多视图自表示矩阵，提出了一种新颖的多视图深子空间聚类网络（MvDSCN）。 MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用多视图表示的互补性，引入希尔伯特·施密特独立标准（HSIC）作为分集正则化，可以捕获非线性和高阶视图间关系。 由于不同的视图共享相同的标签空间，因此每个视图的自表示矩阵通过通用性正则化与公共视图对齐。 要求 张量流 科学的 麻木 斯克莱恩 蒙克雷斯 用法 通过发布结果进行测试： python main.py --t

matlab中svm中核函数代码Matlab:copyright:/ Octave:copyright:的内核化支持张量火车机（KSTTM）[1] 该软件包包含Matlab / Octave代码，用于Kernelized Support Tensor Train Machines中提到的方法，即K-STTM-Prod和K-STTM-Sum。 要求 Matlab或Octave。 CVX工具箱[3]。 职能 fmri_demo 演示了KSTTM算法的用法。 [K] = kernel_mat（X，N，d，sigma，weight，flag） 给定训练TT格式数据，训练样本数，张量数据的阶数，高斯核参数sigma，张量数据的第一和第二模式的权重，用于K-STTM-Prod和K-STTM-Prod的内核矩阵构造，以及标志。 [Ypred] =预测（XX，alpha，b，X，Y，sigma，d，权重，标志） 针对K-STTM-Prod和K-STTM-Prod的标签预测功能，给出了用于预测的TT格式数据，学习的Lagrange乘数，SVM求解器中的学习偏差，训练TT格式数据，训练数据的标签，高斯核参数sigma，张量数据的顺序，张量数据的

欧拉公式求长期率的matlab代码火炬 复杂张量和复杂函数的Pytorch扩展。 受启发。 根据论文： 深度复杂网络（） ary进化递归神经网络（） 关于复值卷积神经网络（） 表中的内容： 职能 exp（z） 对数（z） 罪（z） cos（z） tan（z） tanh（z） sigmod（z） softmax（z） ReLU函数版本，用于复数 以下文档中的更多信息 CReLU（z） zReLU（z） modReLU（z，偏差） 复合张量操作 加法（z +其他和其他+ z） 减法（z-其他​​和其他-z） 乘法（z *其他和其他* z） 矩阵乘法（z @ other和other @z） 除法（z /其他和其他/ z） ComplexTensor的功能和属性 z.real（z的实部） z.imag（z的虚部） z.PDF（dim）（概率密度函数，更多信息请参见下面的文档） z.wave（dim）（返回可以用作波动函数的归一化ComplexTensor（下面有更多信息）） z.size（）（张量大小） len（z）（张量长度） z.euler（）（返回2个张量：R和以Euler表示） abs

采摘 Matlab编码矩张量相位拾取和反演。

有限差分矩阵代码MT_inversion_matlab Matlab代码用于力矩张量的地震数据反演。 这还不是真的用户友好。 这些代码是基于Chouet，Dawson，Maeda，Ohminato，Takao和Waite的工作而设计的，用于反演力矩张量来自火山的地震数据。 有人调用了某些本地函数，这些函数是Carl Tape的compearth包（）的一部分，并从Ken Creager的CORAL包中进行了修改。 有关反转的更多信息，请参见： Chouet B.，P。Dawson，T.Ohminato，M.Martini，G.Saccorotti，F.Giudicepietro，G.De Luca，G.Milana和R.Scarpa（2003），斯特龙博利火山爆发的源机制，意大利，根据非常长时间的数据的矩张量反演确定，J。Geophys。 Res.108（B1），2019，doi：10.1029 / 2002JB001919。 Lyons，JJ，GP Waite，M.Ichihara和JM Lees（2012），爆炸前的倾斜以及地形对危地马拉Fuego火山，地球物理学的超长周期地震记录

Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis，张量工具箱最新版本

所提交的库函数为matlab中张量分析工具箱，其里边具有大量的函数，可很方便的调用在图像处理等多个研究领域。

matlab中拟合中心线的代码基于广义结构张量（GST）的虹膜分割代码 该存储库是本文的原始实现，发表在（国际生物识别会议：理论，应用和系统）上。 该方法背后的理论在本文中得到了进一步扩展，发表于。 该软件接受虹膜图像作为输入，并输出输入虹膜图像的分割信息（有关更多信息，请参见下文）。 它能够处理在近红外（NIR）和可见（VW）光谱中采集的图像。 GST代码包含以下步骤（某些步骤可以停用或自定义，请阅读该代码随附的文档）： 图像下采样是为了提高速度。 这不会影响准确性，因为稍后将检测到的虹膜圆拟合到不规则的虹膜轮廓，因此可以补偿由于下采样而导致的虹膜圆检测中分辨率的任何损失。 基于不调整的对比度归一化（Matlab函数）。 这会增加图像对比度，从而在0-255范围内完全散布灰度值。 基于参考文献3中公开的方法进行镜面反射去除 根据参考文献2中发布的方法计算图像频率。这有助于将步骤5-8的内部参数自定义为输入图像。 如参考文献2所示，使用图像频率进行自适应睫毛去除。该方法基于参考文献4中公开的p秩滤镜。去除了睫毛，因为它们会形成很强的垂直边缘，从而可能误导用于眼中心估计和虹膜的滤镜步骤7