这个问题一直想解决，看了很久都没有想通， Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五） 写的通俗易懂，作为CSDN的博客专家，以后经常拜读他的文章。 Sparse Coding稀疏编码 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O ...

最近新入手稀疏编码，在这里记录我对稀疏编码的理解（根据学习进度不断更新中） 一，稀疏编码的概述 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是 ...

近十几年来，稀疏（sparsity）已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一。近来，研究人员又致力于过完备（overcomplete）信号表示的研究。这种表示不同于许多传统的表示。因为它能提供一个广阔范围的生成元素（atoms）。而冗余（redundant）信号表示的魅力正在 ...

Pre： 面试发现自己老讲不条理自己的研究工作，还是要先梳理下。鉴于motivation，本文是侧重结构化的15分钟talk draft，而非务求详尽。有兴趣的欢迎私下讨论。 Abstract： 本文主要介绍稀疏模型相关，侧重于字典学习和具体应用。 1.sparse ...

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓应该是 稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包含两个阶段：字典构建阶段 ...

基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 基本原理 预处理 非稀疏字典处理 方法一 方法二 稀疏字典处理 ...

借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread- ...

转自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/artic ...