tensorlow2.0张量学习

matlab张量积代码适用于Matlab的LR B样条 介绍 LR B样条曲线是一项技术，使用户可以在B样条曲线的表面或体积上进行局部细化，而传统上仅限于张量积。 它在计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）中具有广泛的应用程序。 尽管编写该库时要牢记后者，但也可以在设计环境中使用它。 关于代码 这是核心c ++库的matlab包装器。 您将必须首先编译c ++库，然后将此处提供的.mex文件链接到该库。 反过来，这将为您提供快速c ++库的全部功能，并在顶部提供方便的matlab语法。 在Ubuntu上编译 假设您已经安装并安装了一个版本，则只需键入以下内容即可编译并链接该库 cmake . make 在根文件夹中。

功能otr = 变换（itr，tmx） 参数otr = 输出张量，转换后； 具有与输入张量相同的维度itr = 输入张量，转换前； 应该是一个三元素向量、一个 3x3 矩阵或一个 3x3x3x... 多维数组，每个维度包含 3 个元素tmx = 变换矩阵，3x3 矩阵，包含新旧坐标系之间的方向余弦 描述张量在物理和工程的多个领域中发挥着重要作用。 也许最重要的例子是应力张量和应变张量，它们都是二阶张量。 两个张量都与第四级弹性（顺应性或刚度）张量相关，这是一种材料属性。 计算晶体材料沿某个方向的应力或应变，由一个或多个不同取向的微晶组成，通常需要多次坐标变换，此功能可能有用。 它在两个坐标系之间转换任意阶数的 3D 张量（欧几里得张量或笛卡尔张量）。 包括一个 m 文件、一个 c 文件和一个 PC mex 文件。 m 文件适用于数字和符号数据，mex 文件仅适用于数字数据。 当然，me

支持张量机 尝试实现算法“支持张量机”

Matlab集成的c代码tensor_decoding_spectral_SCI_cameras 我们应用张量解码方案对SCI摄像机进行解码。 该存储库包含论文“利用低秩张量和非局部相似性解码高光谱SCI摄像机”的代码 快照压缩成像（SCI）相机将多个光谱帧压缩为单个测量帧。 对于SCI摄像机而言，准确而高效的解码方法非常重要。 然而，诸如GAP-TV和DeSCI之类的现有算法分别由于精度低和执行时间长而不能令人满意。 在本文中，我们提出了一种解决这两个问题的新算法低秩张量和非局部相似度（LTNS）。 我们提出的LTNS算法比DeSCI的平均PSNR提高了3.98dB，比GAP-TV平均提高了5.63dB。 此外，与DeSCI的8小时运行时间相比，我们的算法（LTNS）将运行时间减少到不到一分钟。 我们还将算法与GMM-TP和MMLE-GMM进行了比较。 此代码使用鸟类数据集和玩具数据集，它们是编码的Kong径快照光谱成像（CASSI）数据集。 我们在代码中进行比较的方法是经过多次迭代的LTNS和GAP-TV。 用法 要求是带有并行计算工具箱的MATLAB（R）（用于多CPU加速的pa

冲浪算法matlab代码冲浪 提升稀疏和低秩张量回归 arXiv 下载： 我们已经包含了代码的详细注释。 您可以先通过代码生成模拟数据，然后运行我们的 SURF 算法进行训练和测试。 该代码是使用 Tensorlab 工具箱为 MATLAB 编写的。 我们将很快发布一个 Python 实现。

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究.doc

表示学习算法实践 word embedding & KG embedding 神经语言模型 • 词向量学习 – 基于预测的模型：word2vec – 基于技术的模型：GloVe • 课间休息 • 知识图谱表示学习 – 常用评价任务 – 基于映射的方法：TransE，TransR – 基于张量分解的方法：RESCAL • 现场实践 – C&W模型 过程的定义 （Construction） – 输入参数 – 模型参数 – 模型计算过程 – 优化过程 • 过程的执行（ Execution） – 初始化模型参数 – 学习过程 » 获得训练数据 » 执行学习过程 – 保存模型参数

将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。

人工智能-机器学习-计算张量H特征对的带位移幂迭代方法研究.pdf