接空間適応制御ネットワークの開発用に、TanSacNetプロジェクトを更新しました。
- 新しいPyTorch実装：PyTorchベースの2-D LSUNフレームワークを導入し、
orthonormalTransform.pyでのバッチ処理および低次元近似サンプルを含めました。PyTorchおよびCUDA環境での効率性を向上させるため、勾配計算と逐次行列処理を最適化しました。 - MATLABサポートの強化：MATLABワークフローの安定性とパフォーマンスを確保するため、データタイプとデバイス管理を改善しました。
- コードの改良と安定性：保守性を高めるためのコード構造の合理化と、両方のフレームワークにおける初期化とCPU処理の問題を改善しました。
このプレリリース版では、MATLABサポートの主な更新と全体的なコードの安定性とともに、新しいPyTorchの実装が反映されています。
APSIPA Transactions on Signal and Information Processing論文掲載
