文件名称：nmf的matlab代码-locaNMF:LocaNMF的Pytorch实现
文件大小：11.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:32:24
系统开源
nmf的matlab代码本地NMF LocaNMF（局部半负矩阵分解）可以有效地分解宽视频数据，并允许用户通过输出鼠标特定的局部功能区域来直接比较多只鼠标的活动。 LocaNMF使用分层交替最小二乘（HALS）的快速低秩版本，并且输出的组件比传统的基于NMF或SVD的技术具有更多的可解释性。 在我们的bioRxiv中阅读有关此方法及其结果的更多信息：！ 它建立在PyTorch之上，用Python和C ++编写，并且能够在支持CPU或Nvidia CUDA的GPU上运行。 要在Nvidia GPU上运行LocaNMF，需要Nvidia，并且在安装LocaNMF软件之前，需要正确安装最新版本（版本> 418.x）。 安装 建议在其自己的Python环境中用于管理LocaNMF的依赖项。 首先，下载并安装。 通过执行以下脚本来验证conda的安装。 将显示基本环境软件包的列表。 conda list 为LocaNMF创建一个新环境，并安装LocaNMF软件及其所有依赖项。 conda create -n locanmf python=3.6 locanmf -c ss5513 -c pyto
【文件预览】：
locaNMF-master
----locanmf()
--------video.py(8KB)
--------demix.py(13KB)
--------cuhals.cpp(6KB)
--------factor.py(2KB)
--------__init__.py(54B)
--------LocaNMF.py(22KB)
--------cuhals_kernels.cu(4KB)
--------base.py(4KB)
----conda-build()
--------bld.bat(51B)
--------meta.yaml(580B)
--------conda-build.sh(125B)
--------build.sh(134B)
----LICENSE(685B)
----doc()
--------locanmf.LocaNMF.html(11KB)
--------locanmf.html(2KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(4KB)
----demo()
--------data()
--------postprocess.py(5KB)
--------demo_simulation.ipynb(1.96MB)
----README.md(5KB)