聲明:本人屬於絕對的新手,剛剛接觸“稀疏表示”這個領域。之所以寫下以下的若干個連載,是鼓勵自己不要急功近利,而要步步為贏!所以下文肯定有所紕漏,敬請指出,我們共同進步! 踏入“稀疏表達”(Sparse Representation)這個領域,純屬偶然中的必然。之前一直在研究壓縮感知 ...
稀疏表示 分為 個過程: . 獲得字典 訓練優化字典 直接給出字典 ,其中字典學習又分為 個步驟:SparseCoding和DictionaryUpdate . 用得到超完備字典后,對測試數據進行稀疏編碼SparseCoding,求出稀疏矩陣。 . 訓練字典的方法:MOD,K SVD,Online ... MOD MethodofOptimalDirection : SparseCoding其采用 ...
2015-06-28 00:40 0 2038 推薦指數:
聲明:本人屬於絕對的新手,剛剛接觸“稀疏表示”這個領域。之所以寫下以下的若干個連載,是鼓勵自己不要急功近利,而要步步為贏!所以下文肯定有所紕漏,敬請指出,我們共同進步! 踏入“稀疏表達”(Sparse Representation)這個領域,純屬偶然中的必然。之前一直在研究壓縮感知 ...
於其能經濟地(緊致)的表示一大類信號。對稀疏性的興趣源自於新的抽樣理論-壓縮傳感(compressed ...
1.什么是稀疏表示: 用較少的基本信號的線性組合來表達大部分或者全部的原始信號。 其中,這些基本信號被稱作原子,是從過完備字典中選出來的;而過完備字典則是由個數超過信號維數的原子聚集而來的。可見,任一信號在不同的原子組下有不同的稀疏表示。 假設我們用一個M*N的矩陣表示數據集X,每一行代表 ...
經典超分辨率重建論文,基於稀疏表示。下面首先介紹稀疏表示,然后介紹論文的基本思想和算法優化過程,最后使用python進行實驗。 稀疏表示 稀疏表示是指,使用過完備字典中少量向量的線性組合來表示某個元素。過完備字典是一個列數大於行數的行滿秩矩陣,也就是說,它的列向量有無數種線性組合來表達 ...
由於最近正在做圖像超分辨重建方面的研究,有幸看到了楊建超老師和馬毅老師等大牛於2010年發表的一篇關於圖像超分辨率的經典論文《ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation》,於是對該論文進行大概的翻譯,如有不當之處,還請大家幫忙多多指正 ...
其合適的稀疏表示,則可以使得學習任務更加簡單高效,我們稱之為稀疏編碼(sparse coding)或字典 ...
問題: 壓縮感知中算法會通過L0,L1范數建立的數學模型得到一個稀疏解,那么為什么L0,L1范數會導致一個稀疏解呢? 分析與解釋: 1、范數 常見的有L0范數、L1范數、L2范數,經常要將L0范數等價為L1范數去求解,因為L1范數求解是一個凸優化問題,而L0范數求解是一個NP難問題 ...
sparse函數 功能:創建稀疏矩陣 用法1:S=sparse(X)—將矩陣X轉化為稀疏矩陣的形式,即矩陣X中任何零元素去除,非零元素及其下標(索引)組成矩陣S。 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S。 舉例如下: 用法2:S ...