[综] Sparse Representation 稀疏表示 压缩感知
稀疏表示 分为 2个过程：1. 获得字典（训练优化字典；直接给出字典），其中字典学习又分为2个步骤：Sparse Coding和Dictionary Update；2. 用得到超完备字典后，对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding，求出稀疏矩阵。 1. 训练字典的方法：MOD ...
原文：稀疏表示、字典学习和压缩感知（基本概念）
稀疏表示与字典学习 当样本数据是一个稀疏矩阵时，对学习任务来说会有不少的好处，例如很多问题变得线性可分，储存更为高效等。这便是稀疏表示与字典学习的基本出发点。 稀疏矩阵即矩阵的每一行 列中都包含了大量的零元素，且这些零元素没有出现在同一行 列，对于一个给定的稠密矩阵，若我们能通过某种方法找到其合适的稀疏表示，则可以使得学习任务更加简单高效，我们称之为稀疏编码 sparse coding 或字典学习 ...
2019-01-17 11:47 0 2099 推荐指数：
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