稀疏张量
当前话题为您枚举了最新的稀疏张量。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
SURF算法MATLAB实现提升稀疏和低秩张量回归
我们提供了冲浪算法的MATLAB代码，改进稀疏和低秩张量回归问题。您可以从arXiv下载我们详细注释的代码。使用Tensorlab工具箱编写的这段代码允许您生成模拟数据，并进行SURF算法的训练和测试。我们即将推出Python版本的实现。
Matlab
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2024-07-19
张量完成 matlab 代码
高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。
Matlab
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2024-04-30
稀疏表达的编程
稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！
Matlab
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2024-07-19
稀疏有效单叶稀疏三叉戟藻内酯开发
Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。
Matlab
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2024-05-13
稀疏表达的编程实现
利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！
Matlab
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2024-07-26
Python稀疏矩阵计算谷歌网页PageRank
利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。
算法与数据结构
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2024-05-27
MATLAB稀疏贝叶斯程序详解
稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是机器学习和统计建模中广泛应用的方法，尤其在高维数据处理和预测分析中占据重要地位。这个MATLAB程序专注于实现SBL理论，帮助用户有效处理数据，实现准确的参数预测。程序包括数据预处理、模型定义、后验概率推断和超参数设置等核心步骤，以及在电气领域和数据处理中的应用场景。
算法与数据结构
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2024-07-16
Matlab仿真代码的稀疏阵生成
随着科技的进步，Matlab在仿真领域的应用越来越广泛，稀疏阵的生成在其中扮演着重要角色。以下是一段关于稀疏阵的Matlab仿真代码示例，可供学术研究和工程实践使用。
Matlab
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2024-08-31
标量、向量、矩阵和张量的定义及创建
标量：单个数字，可表示为实值或自然数。
向量：包含多个元素的有序数组，可使用NumPy库创建。
矩阵：二维数组，可使用NumPy库创建，可用.shape()和.transpose()函数进行操作。
张量：多维数组，在机器学习和深度学习中广泛使用。
Matlab
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2024-04-30
稀疏估计与压缩感知的线性系统求解器寻找Ax=y中的稀疏解
sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。
Matlab
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2024-07-20