基于MATLAB的OMP算法与L2正则化随机生成树近似实现

OMP算法MATLAB代码 - L2正则化随机生成树近似

在该存储库中，您可以找到RTA算法和改进的推理算法的相关代码。RSTA算法通过L2范数正则化中的随机生成树近似，实现多标签结构化输出预测。

代码开始与编译

请从MATLAB函数run_RSTA.m入手检查RSTA代码。在编译代码之前，请确保您具有支持OMP的gcc编译器。

推理功能基于C中的OpenMP库实现，支持对多棵树进行并行计算。可以使用以下命令来编译C函数（请注意，您可能需要更改gcc编译器的路径）：

mex compute_topk_omp.c forward_alg_omp.c backward_alg_omp.c CFLAGS=\"$CFLAGS -fopenmp -std=c99\" LDFLAGS=\"$LDFLAGS -fopenmp\" CC=\"/usr/bin/gcc\"
mex find_worst_violator_new.c CFLAGS=\"$CFLAGS -fopenmp -std=c99\" LDFLAGS=\"$LDFLAGS -fopenmp\" CC=\"/usr/bin/gcc\"

执行RSTA算法

在MATLAB中运行RSTA算法，请尝试以下命令，该命令将在5个随机生成树且K最佳列表的情况下运行：

% MATLAB代码示例
run_RSTA(...);

本代码支持多种参数调整，以满足不同的应用需求。