#include <math.h>
#include "mex.h"
double mymax(double x, double y)
{
if (x > y)
return x;
else
return y;
}
double absolute(double x)
{
if (x >= -x)
return x;
else
return -x;
}
void permuteInt(int *x, int p, int q)
{
int temp;
temp = x[p];
x[p] = x[q];
x[q] = temp;
}
void permute(double *x, int p, int q)
{
double temp;
temp = x[p];
x[p] = x[q];
x[q] = temp;
}
void permuteRows(double *x, int p, int q,int n)
{
int i;
double temp;
for(i = 0; i < n; i++)
{
temp = x[p+i*n];
x[p+i*n] = x[q+i*n];
x[q+i*n] = temp;
}
}
void permuteCols(double *x, int p, int q,int n)
{
int i;
double temp;
for(i = 0; i < n; i++)
{
temp = x[i+p*n];
x[i+p*n] = x[i+q*n];
x[i+q*n] = temp;
}
}
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
int n,sizL[2],sizD[2],i,j,q,s,
*P;
double mu,gamma,xi,delta,beta,maxVal,theta,
*c, *H, *L, *D, *A;
/* Input */
H = mxGetPr(prhs[0]);
if (nrhs == 1)
{
mu = 1e-12;
}
else
{
mu = mxGetScalar(prhs[1]);
}
/* Compute Sizes */
n = mxGetDimensions(prhs[0])[0];
/* Form Output */
sizL[0] = n;
sizL[1] = n;
plhs[0] = mxCreateNumericArray(2,sizL,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL);
L = mxGetPr(plhs[0]);
sizD[0] = n;
sizD[1] = 1;
plhs[1] = mxCreateNumericArray(2,sizD,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL);
D = mxGetPr(plhs[1]);
plhs[2] = mxCreateNumericArray(2,sizD,mxINT32_CLASS,mxREAL);
P = (int*)mxGetData(plhs[2]);
/* Initialize */
c = mxCalloc(n*n,sizeof(double));
A = mxCalloc(n*n,sizeof(double));
for (i = 0; i < n; i++)
{
P[i] = i;
for (j = 0;j < n; j++)
{
A[i+n*j] = H[i+n*j];
}
}
gamma = 0;
for (i = 0; i < n; i++)
{
L[i+n*i] = 1;
c[i+n*i] = A[i+n*i];
}
/* Compute modification parameters */
gamma = -1;
xi = -1;
for (i = 0; i < n; i++)
{
gamma = mymax(gamma,absolute(A[i+n*i]));
for (j = 0;j < n; j++)
{
//printf("A(%d,%d) = %f, %f\n",i,j,A[i+n*j],absolute(A[i+n*j]));
if (i != j)
xi = mymax(xi,absolute(A[i+n*j]));
}
}
delta = mu*mymax(gamma+xi,1);
if (n > 1)
{
beta = sqrt(mymax(gamma,mymax(mu,xi/sqrt(n*n-1))));
}
else
{
beta = sqrt(mymax(gamma,mu));
}
for (j = 0; j < n; j++)
{
/* Find q that results in Best Permutation with j */
maxVal = -1;
q = 0;
for(i = j; i < n; i++)
{
if (absolute(c[i+n*i]) > maxVal)
{
maxVal = mymax(maxVal,absolute(c[i+n*i]));
q = i;
}
}
/* Permute D,c,L,A,P */
permute(D,j,q);
permuteInt(P,j,q);
permuteRows(c,j,q,n);
permuteCols(c,j,q,n);
permuteRows(L,j,q,n);
permuteCols(L,j,q,n);
permuteRows(A,j,q,n);
permuteCols(A,j,q,n);
for(s = 0; s <= j-1; s++)
L[j+n*s] = c[j+n*s]/D[s];
for(i = j+1; i < n; i++)
{
c[i+j*n] = A[i+j*n];
for(s = 0; s <= j-1; s++)
{
c[i+j*n] -= L[j+n*s]*c[i+n*s];
}
}
theta = 0;
if (j < n-1)
{
for(i = j+1;i < n; i++)
theta = mymax(theta,absolute(c[i+n*j]));
}
D[j] = mymax(absolute(c[j+n*j]),mymax(delta,theta*theta/(beta*beta)));
if (j < n-1)
{
for(i = j+1; i < n; i++)
{
c[i+n*i] = c[i+n*i] - c[i+n*j]*c[i+n*j]/D[j];
}
}
}
for(i = 0; i < n; i++)
P[i]++;
mxFree(c);
mxFree(A);
}
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Softmax回归模型(matlab代码)
共57个文件
m:35个
c:4个
mexw32:2个
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2016-03-30
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softmax回归模型是一种常用的分类器,也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器,并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的,简单易懂。
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softmax_classifier.zip (57个子文件)
softmax_exercise
t10k-images.idx3-ubyte 7.48MB
computeNumericalGradient.m 1KB
loadMNISTImages.m 811B
train-images.idx3-ubyte 44.86MB
loadMNISTLabels.m 516B
t10k-labels.idx1-ubyte 10KB
softmaxTrain.m 2KB
train-labels.idx1-ubyte 59KB
softmaxCost.m 2KB
minFunc
lbfgsC.mexmac 9KB
lbfgsUpdate.m 614B
autoHess.m 901B
minFunc_processInputOptions.m 4KB
mcholC.mexw64 12KB
ArmijoBacktrack.m 3KB
conjGrad.m 2KB
example_minFunc_LR.m 2KB
precondDiag.m 42B
lbfgsC.mexw32 7KB
autoHv.m 317B
autoGrad.m 807B
lbfgsC.mexmaci 12KB
lbfgsC.c 2KB
mcholC.mexw32 8KB
precondTriuDiag.m 60B
autoTensor.m 870B
lbfgsC.mexa64 8KB
precondTriu.m 51B
lbfgsC.mexw64 10KB
callOutput.m 385B
WolfeLineSearch.m 11KB
rosenbrock.m 1KB
lbfgs.m 924B
dampedUpdate.m 995B
mcholC.mexmaci64 13KB
minFunc.m 43KB
logistic
mylogsumexp.m 227B
mexutil.c 1KB
LogisticLoss.m 659B
repmatC.dll 8KB
LogisticHv.m 216B
repmatC.mexmac 10KB
LogisticDiagPrecond.m 417B
repmatC.c 4KB
mexutil.h 317B
repmatC.mexglx 20KB
lbfgsC.mexmaci64 9KB
mcholinc.m 564B
lbfgsC.mexglx 8KB
isLegal.m 107B
taylorModel.m 677B
example_minFunc.m 2KB
polyinterp.m 4KB
mchol.m 1KB
mcholC.c 4KB
Mysoftmax_classifier.m 2KB
softmaxPredict.m 936B
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资源评论
- 连天决2018-03-26还不是很会用,不过感谢了。
- 我来学习的哈2016-05-04还不是很会用,不过感谢了。
- Anooyman2017-10-24还没有,没有看
lizi998
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