保守值法matlab代码牛顿熵优化(NEO)ICA
使用二阶优化的大规模Infomax-ICA。
二次收敛
使用截断牛顿(又名无黑森州)优化,可以更快,更好地收敛。
这具有与通常的梯度下降方法相同的存储成本。
自适应小批量
使用近似似然的梯度/
hessian向量乘积的方差来调整迭代中的最小批量大小。
快速实施
该算法是使用BLAS,OpenMP和SSE内部函数为CPU实现的。
尽可能使用近似数学()。
如果您的硬件不支持SSE内在函数,则NEO-ICA会退回到非矢量化代码。
多种语言
支持C
++,Python和MATLAB。
轻巧便携
可以与GCC
4.8+和MSVC
2015一起编译。
MATLAB绑定没有依赖性(链接到MATLAB的BLAS
/
LAPACK)。
Python绑定仅需要Numpy(链接到Numpy使用的BLAS
/
LAPACK)
1
。
C
++库仅需要BLAS
/
LAPACK
1
。
1
ICA通常涉及非常高而又瘦的矩阵。
在处理这些方面,MKL比竞争对手更胜一筹。
安装
Matlab
:将适用于{Linux,Windows
64-bits}的matlab
2022-03-29 20:37:05
366KB
系统开源
1