Eigen学习

Eigen学习之简单线性方程与矩阵分解

Eigen提供了解线性方程的计算方法,包括LU分解法,QR分解法,SVD(奇异值分解).特征值分解等.对于一般形式如下的线性系统: 解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解,当然最基本的方法是高斯消元法. 先来看Eigen 官方的第一个例程: #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix3f A; Vector3f…

Eigen 学习之块操作

Eigen 为 Matrix .Array 和 Vector提供了块操作方法.块区域可以被用作左值和右值.在Eigen中最常用的块操作函数是 .block() . block() 方法的定义如下: block of size (p,q) ,starting at (i,j).matrix.block(i,j,p,q); matrix.block<p,q>(i,j); 上述两种形式都可以被用在固定大小和动态大小的矩阵中. 举例如下: #include <iostream&g…

Eigen学习之Array类

Eigen 不仅提供了Matrix和Vector结构,还提供了Array结构.区别如下,Matrix和Vector就是线性代数中定义的矩阵和向量,所有的数学运算都和数学上一致.但是存在一个问题是数学上的定义并不一定能完全满足现实需求.比如,数学上并没有定义一个矩阵和一个标量的加法运算.但是如果我们想给一个矩阵的每个元素都加上同一个数,那么这个操作就需要我们自己去实现,这显然并不方便. Array提供了一个Array类,为我们提供了大量的矩阵未定义的操作,且Array和Matrix之间很容易相互转…

Eigen学习笔记2-Matrix类

在Eigen中,所有的矩阵Matrix和向量Vector都是由Matrix类构造的.向量只不过是矩阵的特殊形式,只有一列(列向量)或者一行. Matrix模板类有6个参数,其中前三个参数是必须的.前三个参数如下: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime > Scalar 是标量类型,取值可以是 float ,int double 等. RowsAtCompileTime 和 ColsAtCompil…

Eigen 是一个基于C++的线性代数库,其中实现大量常用的线性代数算法,包括常规矩阵计算,矩阵变换,矩阵分解,矩阵块操作.Eigen 广泛地应用在开源项目中,例如OpenCV,PCL(Point Cloud Library),ROS等.其实Eigen中算法都可以在matlab中找到,但是由于matlab是半开源的.所以,如果想在自己的项目中使用,还是要义无反顾地选择Eigen.Eigen目前的版本是3.3.4(2018.4.21). 来看Eigen官网的第一个例子: #include <ios…

Eigen学习笔记2：C++矩阵运算库Eigen介绍

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo…

Eigen学习笔记1：在VS2015下Eigen（矩阵变换）的配置

一.Eigen简介 Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法. Eigen适用范围广,支持包括固定大小.任意大小的所有矩阵操作,甚至是稀疏矩阵:支持所有标准的数值类型,并且可以扩展为自定义的数值类型:支持多种矩阵分解及其几何特征的求解:它不支持的模块生态系统 [2] 提供了许多专门的功能,如非线性优化,矩阵功能,多项式解算器,快速傅立叶变换等. 二.配置 1.下载是个zip包,然后解压到自己的目录(还是不建议解压在C盘).地址:http://…

Eigen 学习笔记

1. 初始化 //外部指针初始化 ]={...}; ] = ...; kernels[].mu = Vector3d(_mu0); kernels[].sigma_inv = Matrix3d(_sigma_inv0); MatrixXf a(10,15); //初始化一个10行15列的矩阵 Vector2d a(5.0, 6.0); // 2维向量初始化维 5 6 //逗号初始化 Matrix3f m; m << , , , , , , , , ; 2. 遍历 MatrixXd m(,);…

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-Free Optimization）

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步阅读数 4357更多分类专栏: 数值优化版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述在实际应用中,有些目…

Eigen 矩阵库学习笔记

最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d…

从零开始编写深度学习库（五）Eigen Tensor学习笔记2.0

1.extract_image_patches函数的使用: 假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维.第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2),那么如果tensor类型是rowmajor类型,那么经过extract_image_patches后的数据就是(3,4*4,2,2,9)的5维数组,如果tensor类型是colmajor类型,那么得到的数据就是(3,2,2,4*4,9)的五维数组. Eigen::array<int, 2> reduct…

【神经网络与深度学习】【C/C++】比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关…

51 eigen、boost等基础库学习

0 引言 eigen库是一个高层次的C++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法.eigen除了C++标准库之外,不需要任何其他的依赖包.Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试,并自动安装.如果使用Eigen库,只需包特定模块的的头文件即可. 相关教程 # eigen怎么用 https://blog.csdn.net/yxpandjay/article/details/80587916# 如何用eigen解线性方程组https://blog.csdn.net/we…

Eigen库学习---Map类

Eigen中定义了一系列的vector和matrix,相比copy数据,更一般的方式是复用数据的内存,将它们转变为Eigen类型.Map类很好地实现了这个功能. Map定义 Map(PointerArgType dataPtr, Index rows, Index cols, const StrideType& stride = StrideType()) 可以看出,构建map变量,需要三个信息:指向数据的指针,构造矩阵的行数和列数 map相当于引用普通的c++数组,进行矩阵操作,而不用copy…

OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

1 理论基础学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之…

多视图学习利器----CCA（典型相关分析）及MATLAB实现

Hello,我是你们人见人爱花见花开的小花.又和大家见面了,今天我们来聊一聊多视图学习利器------CCA. 一典型相关分析的基本思想当我们研究两个变量x和y之间的相关关系的时候,相关系数(相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究线性的单相关系数)是最常用的变量:其中Sxx为标准差. 那我们如何研究两组变量之间的相关关系呢?比如(X1,X2,X3)与(y1,y2)…

Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

深度学习笔记（四）VGG14

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 1. 主要贡献本文探究了参数总数基本不变的情况下,CNN随着层数的增加,其效果的变化.(thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a si…

值得学习的C语言开源项目

值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html - 2. Tinyhttpd tinyhttpd是一个超轻量型…

Eigen相关介绍

最近在用Matlab处理图像,现在要做的是将其用C++语言进行翻译,由于要进行大量的矩阵计算,就研究了一下可以进行矩阵计算的开源库,详细的介绍可以参照http://my.oschina.net/cvnote/blog/165340,我从中选择了Eigen进行了一番学习,现在对里面一些基础知识做一下小结.以下内容可以看做它官方在线文档的一个学习笔记,粗略看看还是感觉很强大的,而且由于只包含头文件,方便跨平台使用,打算去使用一下.详细内容可以参照官方文档:http://eigen.tuxfamily…

人工智能深度学习Caffe框架介绍，优秀的深度学习架构

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

贾扬清分享_深度学习框架caffe

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享我用的ppt基本上和我们在…

C++矩阵处理库--Eigen初步使用

项目要进行比较多的矩阵操作,特别是二维矩阵.刚开始做实验时,使用了动态二维数组,于是写了一堆Matrix函数,作矩阵的乘除加减求逆求行列式.实验做完了,开始做代码优化,发现Matrix.h文件里适用性太低,而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率,于是寻找其他解决方案. 首先考虑的是与Matlab混合编程,折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后,发现Matlab编译出来的函数使用起来也比较麻烦,要把数组转化成该函数适用的类型后才能使用这些函数.我的二维数组也不是上千万维的,估计…

C++学习笔记——大杂烩

值得学习的C/C++开源框架（转）

TensorFlow与主流深度学习框架对比

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架. TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

OverFeat学习

[OverFeat Integrated Recognition,Localization and Detection using Convolutional Networks] Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus and Yann LeCun, 2014 http://arxiv.org/abs/1312.6229 Abstract 利用卷积网络为分类.定位.检测提供了一个统一的框架.论文…

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