dysii

dysii 도서관은 기계 학습 응용 프로그램에 유용 클래스의 컬렉션을 제공합니다 + + C입니다.
필요에 따라 약간의 완성도 부족 않도록 기능, 라이브러리에 추가됩니다. 포함되어있는 무엇, 그러나 잘 문서화 및 테스트, 연구 목적을 위해 매우 소리 간주 될 수있다.
다양한 어플리케이션에 적합하게 모듈 성과 일반성을 유지하면서 라이브러리는 성능을 위해 최적화되었다. 일반적인 코드 프로파일 링 및 벤치마킹과 함께, 고려 사항이 포함되어 있습니다 :
- 효율적인 알고리즘의 선택,
- 효율적인 저레벨 행렬 연산의 사용
- 계산의 변환이 용이하도록 가능한 양식을 매트릭스,하고
- 적절한 메모리를 효율적으로 스파 스 매트릭스의 사용

특징 :.

칼만 필터와 부드러운.
라우 흐 - 퉁 - Striebel (RTS) 부드러운.
무향 칼만 필터와 부드럽게하고, 무향 변환.
MPI를 이용한 병렬 구현을 포함 입자 필터와 부드럽고.
상미 분 방정식 룽게 - 쿠타 수치 해석.
확률 분포 및 가우스 분포와 위너 과정과 확률 프로세스.

이 릴리스의 새로운 기능 :

이 릴리스는 분산 KD 트리 분할 및 듀얼 트리 평가와 개선 된 확률 룽게 - 쿠타 새로운 오일러 - 마루야마 통합을 커널 밀도 추정기를 추가 확률 미분 방정식에 대한, (저자의 박사 직장에서) 모종삽 전후 및 2 필터 커널, 성능 향상 및 설치 가이드.