dysii es una biblioteca de C ++ ofrece una colección de clases útiles para aplicaciones de aprendizaje automático.
Las características se añaden a la biblioteca, según sea necesario, para que no carecen de cierta integridad. ¿Qué se incluye, sin embargo, está bien documentado y probado, y se puede considerar bastante sólida para fines de investigación.
La biblioteca ha sido optimizado para el rendimiento, mientras se mantiene una modularidad y generalidad que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones. Junto con perfiles código general y la evaluación comparativa, las consideraciones han incluido:
- Selección de algoritmos eficientes,
- Uso de operaciones de la matriz de bajo nivel eficientes,
- Conversión de los cálculos de la matriz forman siempre que sea posible para facilitar esto, y
- Uso de matrices dispersas memoria eficientes en su caso
Características :..
- El filtro de Kalman y suave
- El Rauch-Tung-Striebel (RTS) más suave.
- El filtro de Kalman y sin aroma más suave, y la transformación sin perfume.
- Un filtro de partículas y más suave, incluyendo una aplicación paralela usando MPI.
- Una solución numérica de Runge-Kutta de ecuaciones diferenciales ordinarias.
- Distribuciones de probabilidad y procesos estocásticos, como la distribución de Gauss y el proceso de Wiener.
¿Qué hay de nuevo en esta versión:
- Esta versión añade estimadores de densidad kernel con la partición del árbol kd distribuida y evaluaciones de doble árbol, un estocástico mejorada Runge-Kutta y el nuevo integrador de Euler-Maruyama para las ecuaciones diferenciales estocásticas, el kernel suavizadores adelante-atrás y dos filtros (de trabajo de doctorado del autor), mejoras en el rendimiento, y una guía de instalación.
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