稀疏张量

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。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

Java 写 TensorFlow 张量相乘的代码，结构清晰，调用方式也比较直观。用Tensor对象搞定矩阵乘法，思路跟 NumPy 有点像，但又不失 Java 的稳。适合想在 Java 项目里跑点深度学习的你，轻松集成，不用折腾太多原生 API。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

专门跑Hierarchical Tucker分解的htucker toolbox matlab，在高维张量数据时，真的是个省心又省力的利器。比起传统的Tucker分解，这套工具用层次结构来搞定庞大的数据维度，压缩率更高，计算也更快。 支持的函数挺全，从初始化、分解，到重构、剪枝、可视化都有，操作方式也 MATLAB 风——用起来跟SVD那套感觉差不多，顺手。比如要压缩一个四维张量，分分钟就能搞定，甚至还能做特征提取。 实际用下来，像图像压缩、医学影像、甚至大规模推荐系统这种场景，都能直接上手。你只要用对函数，比如htensor结构初始化，再用分解函数一跑，出来的结果还能直接丢进模型里。 哦对了

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

Matlab最简单的代码标量，向量，矩阵和张量——沿代码介绍。在本课程中，我们将介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。目标是使您能够：比较标量、向量、矩阵和张量，使用Numpy和Python创建向量和矩阵，使用转置方法转置Numpy矩阵。背景让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数