Table of Contents 1. 稀疏表示理论背景 1.1. 稀疏表示的由来 1.2. 啥是高维数据 1.3. 高维数据的特点 1.4. 稀疏表示原理 2. 过完备字典完成稀疏表示 ...

2基于局部时窄特征的动作识别模哩2．1 动作识别的基本思想实现了基于时空兴趣点和时空单词的动作表示和识别方法，该方法首先通过训练从样本中提取出准确的时空兴趣点，建立基于兴趣点特征的时空码本，并构造出动作分类器。在动作识别过程中，计算待分类视频中的兴趣点特征和时空码本的距离对兴趣点进行分类，生成 ...

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 ...

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 ...

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 ...

稀疏信号的一个最重要的部分就是字典A。那么选择A？怎么样选择才是合理？ 一、字典的选择和学习 如何选择合适的字典，一种基本的方法是选择预定义的字典，如无抽样小波、可操纵小波、轮廓博、曲波，等等。近期很多学者提出来主要针对图像的字典，特别是类似于“卡通”的图像内容，假设分段平滑并具有平滑边界 ...

scipy 里面的sparse函数进行的矩阵存储 可以节省内存 主要是scipy包里面的 sparse 这里目前只用到两个 稀疏矩阵的读取 转稀疏矩阵为普通矩阵 处理成为普通矩阵之后可以调用pd.DataFrame()转化为数据框之后的操作就比较好 ...

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 ...