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PyTorch中的非负矩阵组合 PyTorch不仅是一个很好的深度学习框架,而且还是矩阵操作和大数据卷积方面的快速工具。 一个很好的例子是 。 在此程序包中,我基于torch.nn.Module在PyTorch中实现了NMF,PLCA及其反卷积变化,因此可以在CPU / GPU设备之间自由移动模型并利用cuda的并行计算。 模组 NMF 基本的NMF和NMFD模块使用乘法更新规则将beta差异最小化。 乘数是通过torch.autograd获得的,因此减少了代码量并且易于维护。 该界面类似于sklearn.decomposition.NMF ,但具有一些其他选项。 NMF :原始NMF算法。 NMFD :一维反卷积NMF算法。 NMF2D :二维反卷积NMF算法。 NMF3D :3-D反卷积NMF算法。 可编程逻辑控制器 基本的PLCA和SIPLCA模块使用EM算法来最
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pytorch-NMF-master.zip (35个子文件)
pytorch-NMF-master
setup.py 764B
readthedocs.yml 47B
requirements.txt 16B
LICENSE 1KB
.github
workflows
python-package.yml 2KB
python-publish.yml 941B
examples
Amen_break.ipynb 1.74MB
basic_tutorial.ipynb 3KB
performance.png 21KB
librosa_example.py 1KB
librosa_example.png 471KB
performance.py 2KB
README.md 4KB
tests
test_trainer.py 2KB
__init__.py 0B
test_nmf.py 4KB
test_plca.py 5KB
torchnmf
trainer.py 7KB
nmf.py 26KB
__init__.py 166B
constants.py 51B
plca.py 22KB
utils.py 321B
metrics.py 3KB
docs
requirements.txt 112B
Makefile 638B
make.bat 799B
source
index.rst 865B
conf.py 4KB
notes
intro.rst 4KB
installation.rst 499B
modules
metrics.rst 105B
trainer.rst 1KB
plca.rst 370B
nmf.rst 361B
共 35 条
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陈崇礼
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