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LinearAlgebraProject 线性代数在神经网络中的应用和优势 我们的主要研究是在将线性代数用于神经网络时将神经网络的概念应用于线性代数，对此进行调查非常重要，这对于我们证明线性代数用于神经网络非常重要，为此，我们将项目分为两个部分主要部分。 一部分说明在神经网络中使用线性代数的合理性，第二部分将神经网络的概念应用于线性代数以提供更好的解决方案。 这可以通过使用平稳迭代方法求解线性方程组来完成。 固定迭代方法基本上有四种主要方法， 雅可比迭代法 高斯-赛德尔迭代法 连续过松弛（SOR） 对称连续超松弛（SSOR） 但是我们专注于 雅可比迭代法 高斯-赛德尔迭代法

sart matlab重建代码PSARTSUP 使用优势重建多能CT数据的代码 该档案库包含由Humphries，Winn和Faridani撰写的“用于从稀疏视图和有限角度多能数据重建CT图像的高级算法”中描述的用于高级pSART方法的代码，以及“用于减少金属的高级多能重建算法” CT图像中的伪影”（由Humphries和Gibali撰写）。 我根据GNU公共许可证发布它： “核心”目录包含实现重构算法的功能，用于生成投影和幻像数据的例程以及TV和各向异性TV计算的实现。 “实验”目录包含用于运行上述论文中描述的实验的脚本。 这两个目录都包含描述其内容的自述文件。 该代码使用Matlab图像处理工具箱以及密歇根州图像重建工具箱（MIRT）来生成多能X射线光谱和不同材料的衰减系数，以及构建系统矩阵。 您可以在找到MIRT。 请注意，您可能需要修改该工具箱中包含的文件irt / ct / xray_read_dens.m，因为该文件不包含实验中使用的某些人体组织的密度信息。 （这些可以在的在线NIST数据库中找到）。 您可以自由地将此代码用于教育目的，进行自己的实验或与其他方法进行比较。

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