人脸识别：利用奇异值分解和KL变换的投影代码文档

这是真正的初学者！ 很抱歉没有在代码中提供任何注释......它太简单了......！

图像可以使用KL变换进行压缩 代码演示方法

修改安卓系统网络电视盒子的遥控器代码需要用到盒子安卓系统的\system\etc\remote.conf 文件（该文件定义遥控代码的值），和\system\usr\keylayout\Vendor_0001_Product_0001.kl文件（该文件定义遥控代码值的使用功能），关于remote.conf文件网上介绍的很多，下面我就Vendor_0001_Product_0001.kl文件给大家讲解一下每个代码代表的什么意思，翻译的不一定对，仅供参考。

最新GAN生成高清图片，采用改进的网络模型对生成图片进行分析生成式对抗网络 GAN (Generative adversarialnetworks) 是 Goodfellow 等[1]在 2014 年提出的一种生成式模型. GAN 在结构上受博弈论中的二人零和博弈 (即二人的利益之和为零, 一方的所得正是另一方的所失) 的启发, 系统由一个生成器和一个判别器构成.

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这篇论文介绍了几种KL变换的实现方法，有兴趣的话可以看看。

Kullback-Leibler 散度 (KLD)

KL散度估算器 通常在两个概率分布之间定义。 在仅概率分布的样本可用的情况下，可以多种方式估计KL散度。 在这里，我测试了基于k最近邻概率密度估计的KL散度估计器的一些实现。 估计值是 Wang Wang，Sanjeev R. Kulkarni和SergioVerdú。 “通过k最近邻距离对多维密度进行散度估计。” 信息论，IEEE Transactions on 55.5（2009）：2392-2405。 从各种测试分布中抽取样本，并计算它们之间的估计KL散度。 通过对分布重新采样并重新计算100次方差估计来评估不确定性。 然后，将不确定度带作为间隔，该间隔包含最接近中位数的68％的重采样估计值。 提供的时间是在样本大小为N = 1000， k = 5的情况下计算所有100个重采样所花费的时间。 这项研究远非详尽无遗，而且时间对实施细节很敏感。 请带一点盐。 估算器实现 naiv

nmf的matlab代码bnmf 贝叶斯NMF工具包（BNMF-Tool）为Matlab中的KL发散实现了贝叶斯NMF。 贝叶斯NMF工具箱（BNMF-Tool）实现了针对以下方面的KL散度的贝叶斯NMF： N. Mohammadiha，P。Smaragdis和A. Leijon，“使用非负矩阵分解的有监督和无监督语音增强方法”，IEEE Trans。 音频，语音和语言处理，第1卷。 21号10，第2140–2151页，2013年10月： 该实现基于包含所有相关功能的NMF类（@NMF）。 在demo.m中演示了该类的用法，其中BNMF用于建议的有监督和无监督降噪。在Matlab中运行演示时，请确保包含@NMF的目录在Matlab搜索路径中。 阅读用户指南文件以获取代码说明。