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搜索资源列表

  1. 张量分解ppt

  2. 张量空间 由若干个向量空间中的基底的外积张成的空间 阶（order/ways/modes/rank） 张成所属张量空间的向量空间的个数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：fuxingyi1988

  1. 张量分解tensor_tool

  2. 利用matlab写的张量分解，可用于高阶张量的分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-09
    • 文件大小：433152
    • 提供者：a2604118001

  1. 非负张量分解及应用

  2. 在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据， RGB图像等。传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵形式， 利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操 作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量 在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了 学者们的研究热情。张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前 被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。 本文着重研究三阶非负

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：puppet_love

  1. 非负矩阵与张量分解及其应用

  2. 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术，是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解（ Nonnegative MatrixFactorization, NMF)） 是矩阵的低秩逼近方法之一，它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性，数据的可解释性强，分解结果能够表 示事物的局部特征，且模型符合人们对于客观世界的认识规律（整体是由局部组成的） 等优点， 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用，已经被成功地应用到许多

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：puppet_love

  1. 基于张量分解的推荐算法研究_黄丹

  2. 先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐 算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因 素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时 间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａ

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_34489567

  1. 张量分解-CP分解

  2. 张量分解-CP分解，一种经典的张量分解的方法。网页截图

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ten_sory

  1. 高光谱图像盲分解的矩阵矢量非负张量分解

  2. 高光谱图像盲分解的矩阵矢量非负张量分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38725734

  1. 内核化张量分解机

  2. 内核化张量分解机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：904192
    • 提供者：weixin_38557768

  1. PLTD：高光谱图像的基于补丁的低秩张量分解

  2. PLTD：高光谱图像的基于补丁的低秩张量分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38623000

  1. 基于QoS预测和分层张量分解的个性化Web服务推荐。

  2. 基于QoS预测和分层张量分解的个性化Web服务推荐。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38690275

  1. 通过张量分解进行鲁棒的人脸聚类

  2. 通过张量分解进行鲁棒的人脸聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38590685

  1. 基于张量分解算法的增量降维研究

  2. 基于张量分解算法的增量降维研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38535364

  1. 使用列坐标下降的稀疏非负张量分解

  2. 使用列坐标下降的稀疏非负张量分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：567296
    • 提供者：weixin_38747906

  1. 张量分解及应用.pdf

  2. 详细介绍了张量分解的相关知识

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：WangWeb1998

  1. 通过流形优化进行聚类的非均质张量分解

  2. 通过流形优化进行聚类的非均质张量分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：654336
    • 提供者：weixin_38637983

  1. 三部图张量分解标签推荐算法

  2. 三部图张量分解标签推荐算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：785408
    • 提供者：weixin_38648309

  1. 基于张量分解的数字图像取证

  2. 提出一种基于张量分解的数字图像盲检测方法,从全局处理角度对JPEG压缩数字图像进行真伪盲检测。对于来自某一相机拍摄的一批参考图像组成的张量,利用张量分解的方法,从分解残差中分析提取图像特征,通过支持向量机分类器鉴别待检测图像是否直接来自该数码相机。实验结果表明,该方法对数字图像的来源鉴定具有较高准确性和较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：304128
    • 提供者：weixin_38653155

  1. ostd：在线随机张量分解，用于多光谱视频序列中的背景扣除-源码

  2. 最后页面更新： 2016年1月26日 科技开发署 在线随机张量分解用于多光谱视频序列中的背景扣除 也可以看看： 抽象 背景扣除是视觉监控系统的重要任务。 但是，当数据大小增加时，此任务将变得更加复杂，因为实际情况要求以更有效的方式（在某些情况下以连续的方式）处理更大的数据。 到目前为止，大多数背景减法算法都是为可见光谱或近红外范围内的单色或三色相机设计的。 多光谱成像技术的最新进展为视频监视应用录制多光谱视频提供了可能性。 由于这些数据的特殊性质，多光谱图像中的许多波段通常具有很强的相关性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：weixin_42099070

  1. 基于低秩正则化异构张量分解的子空间聚类算法

  2. 张量分解是解决高维数据分析问题的有力工具。传统张量Tucker分解模型多采用各项同性假设，即各个因子矩阵具有相同的约束条件(例如正交、非负等)，但该种假设不适用于异构张量数据分析。本文提出了一种基于低秩正则化的异构张量分解(LRRHTD)算法，并用于子空间聚类任务。低秩正则化的异构张量分解核心思想是对原始张量寻求一组正交因子矩阵的集合，将高维张量映射到低维的潜在子空间中，同时在最后的因子矩阵上引入低秩约束以获得可用于聚类的全局低秩结构表征。此外，设计了一种基于增广拉格朗日乘子的优化方法对所提算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712548

  1. 基于非负张量分解的视频篡改检测方法

  2. 鉴定视频的真实性和完整性是信息安全领域的重要内容之一，针对视频帧间篡改操作，提出一种基于非负张量分解的视频篡改检测方法。首先，对视频帧进行快速特征提取，利用主要压缩特征创建三维张量描述视频；然后，使用Tucker分解方法对张量进行非负分解，提取时间维因子矩阵进行相关性计算；最后，利用切比雪夫不等式自适应地定位篡改位置。实验证明，该方法能快速顽健地检测出视频帧间篡改操作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38570519
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