Matlab 张量工具包、HOSVD算法、Tucker分解、高阶奇异值分解

对三阶张量样本进行降维处理，采用了张量Tucker分解，运用高阶奇异值分解方法

使用SVD和神经网络进行图像压缩 目标：压缩与背景区域相比在语义显着区域中保持较高质量的图像 算法： 图像通过神经网络进行分析：其输出是一个矩阵，该矩阵突出显示了语义上显着的区域 图像分为较小的部分 在图像的每个部分上，使用依赖于重要性图的值的多线性等级应用顺序截断的HOSVD 输入图像 输入图像表示为张量T $$ T \ in \ mathbb {F} ^ {n_1 \ times n_2 \ times 3} $$ 每个条目将包含0到255之间的值 每个切片与特定颜色相关联 如何获得每个像素的重要性 我们将使用卷积网络为每个像素获取介于0和1之间的值，该值表示图像中该像素的重要性。 这些值将被收集在重要性矩阵中。 卷积神经网络 图像和视频识别中经常使用的特定类型的神经网络 分为几层 在每一层中都有一定数量的特征图，每个特征图都在数据中寻找特定的模式 使用的网络 CNN使用Calte

维纳去噪matlab代码医院降噪项目 简单的MATLAB代码，用于计算嘈杂视频文件的高阶奇异值分解，丢弃奇异值并重建视频。 去噪和纠错通过PSNR进行测量。 去做： 硬阈值 维纳过滤器 多维数据集聚类/堆叠

hosvd matlab代码TT_HOSVD 该存储库包含Davide Pradovera（）在硕士论文“矩阵和张量的随机化低秩逼近”中使用的代码。 主文件夹 主文件夹包含以下文件： 执照 自述文件 startup.m（用于将库目录添加到MATLAB路径的文件） PM.m（通用矩阵的幂方法） gen_matrix_decay.m（生成具有指定衰减量的矩阵的算法） gen_TT_tensor_decay.m（生成展开具有规定衰减量的TT张量的算法） recompress.m（以低秩格式重新压缩矩阵的方法） round_nonortho.m（不带正交化步长的TT张量的舍入） truncate_nonortho.m（不带正交化步骤的TT张量的截断） ./MAT文件夹 MAT文件夹包含有关矩阵压缩的文件（论文的第2章）： round_randomized.m（使用论文中的算法3对矩阵进行四舍五入） round_randomized_2norm.m（使用论文中的算法5对矩阵进行四舍五入） round_randomized_2norm_PM.m（使用论文中的算法4对矩阵进行四舍五入） round_

hosvd matlab代码超图聚类 基于张量的MATLAB代码用于超图分区和子空间聚类的方法 该目录包含与论文[1]相关的所有实现。 这也包括[2,3,4]中提出的方法的实现。 D. Ghoshdastidar和A. Dukkipati。 统一超图分区：可证明的张量方法和采样技术。 机器学习研究杂志18（50），第1-41页，2017年。 D. Ghoshdastidar和A. Dukkipati。 种植分割模型下光谱超图分割的一致性。 统计年鉴， 2017，45（1）：289-315。 D. Ghoshdastidar和A. Dukkipati。 均匀超图分割的一种可行的广义张量谱方法。 在第32届国际机器学习会议（ICML）的会议记录中，PMLR 37：400-409，2015。 D. Ghoshdastidar和A. Dukkipati。 种植分配模型下均匀超图谱分配的一致性。 2014年，《神经处理系统进展》（NIPS） 。 如果您在工作中使用这些代码/结果，请引用[1]。 如果使用[2,4]中的方法，请相应引用。 版权 版权所有（c）2017 特此免费授予获得此软件和相关文

这是一个基于 C++的HOSVD源代码，经过测试，不过只能分解3阶张量

张量高阶奇异值分解HOSVD算法，可以用于数字图像处理和信道估计方面。、