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Tensor
-FFT:利用张量核,针对fp16数据的FFT算法的实现,以加快处理速度-源码
张量FFT 利用张量核,针对fp16数据的FFT算法的实现,以加快处理速度
2021-11-19 21:00:18
19KB
Cuda
1
tensor
and keras packages.zip
Python Keras安装包2.2.4
tensor
flow1.14安装包全
2021-11-16 09:05:00
73.86MB
Keras安装包2.2.4te
1
tntorch:使用PyTorch进行
Tensor
网络学习-源码
tntorch-使用PyTorch进行
Tensor
网络学习 ,这是一个由PyTorch支持的使用张量网络的建模和学习库。 这样的网络的独特之处在于(而不是非线性激活单元)。 功能包括: 张量的基本和奇特索引,广播,分配等 张量分解与重建 按元素和张量-张量算术 使用交叉逼近从黑盒函数构建张量 从张量中找到全局最大值和最小值 统计和敏感性分析 使用自动分化进行优化 杂项张量的运算:堆叠,展开,采样,求导等。 批处理操作(正在进行中) 可用的包括: 混合动力车:CP-Tucker,TT-Tucker等 其他分解,例如和自定义格式 例如,以下网络都以TT和TT-Tucker格式表示4D张量(即,可以采用I1 x I2 x I3 x I4可能值的实函数): 在tntorch中,所有张量分解共享相同的接口。 您可以以透明的形式处理它们,就像它们是普通的NumPy数组或PyTorch张量
2021-11-12 16:21:53
797KB
learning
data-science
pytorch
tensors
1
tensor
flow GPU v1.12.2 for ubuntu 16.04 (sse2)
tensor
flow GPU v1.12.2 for ubuntu 16.04 (sse2) 支持amd k8,默认支持sse2,支持python3.6,支持cuda 9.2 cudnn7.5 起因是默认的
tensor
flow包安装后提示没有sse4.1支持,所以自己编译此包。
2021-10-29 14:53:43
106.48MB
tensor
1
Tensor
-flow常用函数梳理
机器学习常用函数梳理,学习
tensor
-flow的人必备工具。
2021-10-27 14:41:00
61KB
tensor
flow
机器学习
1
去噪代码matlab-
tensor
:基于凸优化的张量分解的Matlab代码(完成/去噪)
去噪声代码matlab 张量 Matlab代码,用于基于凸优化的张量分解(补全/去噪)。 这是一个更新,更干净但文档较少的存储库。 也请看看我的老。
2021-10-10 10:27:48
55KB
系统开源
1
tensor
_toolbox_2.6.zip
tensor
_toolbox_2.6.zip
2021-09-27 12:10:38
405KB
张量
工具箱
matlab
1
附录里的matlab代码-
Tensor
-mortality-prediction:使用张量分解的多人口死亡率预测(Matlab代码)
附录里的matlab代码张量死亡率预测 该目录提供了可在以下论文中重现结果的代码: Dong,Y.,Huang,F.,Yu,H.,&Haberman,S.(2019年)。 使用张量分解预测多族群死亡率,工作论文。 软件依赖 地块/表格是在以下软件下生成的 MATLAB R2018b 作业系统:Windows 10 [重要笔记]: “张量工具箱”用于进行张量分解。 主页是。 “ DSP系统工具箱”用于计算RMSE / RMSFE。 可以在MATLAB中下载。 “ Econometrics Toolbox”用于拟合时间序列模型。 可以在MATLAB中下载。 “并行计算工具箱”用于执行parfor循环。 可以在MATLAB中下载。 Lee-Carter模型的MATLAB代码可从本文的附录(图9)中获得。 您也可以使用其他软件来拟合Lee-Carter模型,因为它是著名模型。 由于版权,我们不提供Lee-Carter模型的代码。 此处使用的数据是中心死亡率(Mx_1x1),应从“人类死亡率数据库”()进行下载和处理。 为了方便起见,我们将数据安排为“ .mat”格式。 繁殖指南 我们以10个欧
2021-09-25 22:13:24
4MB
系统开源
1
tensor
的数学运算.pptx
供Pytorch的初学者们免费学习张量数据类型
2021-09-24 11:02:32
3.7MB
python
Pytorch
1
tensor
的排序运算.pptx
供Pytorch的初学者们免费学习张量数据类型
2021-09-24 11:02:31
467KB
python
Pytorch
1
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