dysii egy C ++ könyvtár gyűjteménye osztályok hasznos gépi tanulás alkalmazások.
Jellemzők adunk a könyvtár szükség szerint, úgy, hogy hiányzik néhány teljesség. Mit tartalmaz, azonban jól dokumentált és tesztelt, és lehet tekinteni meglehetősen megbízható kutatási célokra.
A könyvtár lett optimalizálva a teljesítményt, miközben a modularitás és az általánosság, hogy alkalmassá teszi széles körben alkalmazható. Együtt általános kód profilalkotás és a teljesítményértékelés, megfontolások tartalmazza:
- Válogatás a hatékony algoritmusok,
- Használata hatékony, alacsony szintű mátrix műveletek,
- Átalakítása számítások mátrix formában, ahol lehetséges, ennek elősegítésére, valamint
- Memória használatára hatékony ritka mátrixok adott esetben.
Tulajdonságok :
- A Kálmán-szűrő és simább.
- A Rauch-Tung-Striebel (RTS) simább.
- A unscented Kálmán-szűrő és simább, és a unscented átalakulás.
- A részecskeszűrő és simább, beleértve a párhuzamos végrehajtására használ MPI.
- A Runge-Kutta numerikus megoldó közönséges differenciálegyenletek.
- valószínűség eloszlás és sztochasztikus folyamatok, mint például a normális eloszlás és a Wiener folyamat.
Mi az új ebben a kiadásban:
- Ez a kiadás a kernel sűrűségű becslések elosztott kd-fa particionálás és dual-fa értékelések, javított sztochasztikus Runge-Kutta és az új Euler-Maruyama integrátor sztochasztikus differenciálegyenletek, a kernel előre-hátra, és két-szűrő simítóval (a szerző PhD munka), a teljesítmény fokozását, és egy telepítési útmutató.
Hozzászólás nem található