原文:研究領域總結(一):稀疏——字典學習

Pre: 面試發現自己老講不條理自己的研究工作,還是要先梳理下。鑒於motivation,本文是側重結構化的 分鍾talk draft,而非務求詳盡。有興趣的歡迎私下討論。 Abstract: 本文主要介紹稀疏模型相關,側重於字典學習和具體應用。 .sparse background .DL DIctionary Learning 是什么,用途,為什么好 .我的DC Customization 工 ...

2015-09-20 21:32 2 7498 推薦指數:

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研究領域總結(二):稀疏——矩陣補全

I.定義   矩陣補全(Matrix Completion)是指如下一個問題: 有一個巨大的矩陣$X\in\mathbb{R}^{m\times n}$,然而人們只能觀測到其中的部分元素。記觀測到的 ...

Thu Oct 08 19:08:00 CST 2015 0 4921
稀疏編碼之字典學習

稀疏信號的一個最重要的部分就是字典A。那么選擇A?怎么樣選擇才是合理? 一、字典的選擇和學習 如何選擇合適的字典,一種基本的方法是選擇預定義的字典,如無抽樣小波、可操縱小波、輪廓博、曲波,等等。近期很多學者提出來主要針對圖像的字典,特別是類似於“卡通”的圖像內容,假設分段平滑並具有平滑邊界 ...

Fri Aug 29 20:44:00 CST 2014 0 10521
稀疏編碼和字典學習

這個問題一直想解決,看了很久都沒有想通, Deep Learning(深度學習學習筆記整理系列之(五) 寫的通俗易懂,作為CSDN的博客專家,以后經常拜讀他的文章。 Sparse Coding稀疏編碼 如果我們把輸出必須和輸入相等的限制放松,同時利用線性代數中基的概念,即O ...

Sun Feb 19 02:17:00 CST 2017 0 1347
人工智能導論——人工智能學科研究的基本內容及主要研究領域

一、人工智能研究的基本內容 (1)知識表示   人工智能研究的目的是要建立一個能模擬人類智能行為的系統,但知識是一切智能行為的基礎,因此首先要研究知識表示方法。只有這樣才能把只是存儲到計算機中去,供求解現實問題使用。知識表示方法可分為兩類:符號表示法(用各種包含具體含義的符號以各種不同的方式 ...

Fri Oct 25 00:20:00 CST 2019 0 2162
稀疏表示(sparse representation)和字典學習

近十幾年來,稀疏(sparsity)已經成為信號處理及其應用領域中處於第一位的概念之一。近來,研究人員又致力於過完備(overcomplete)信號表示的研究。這種表示不同於許多傳統的表示。因為它能提供一個廣闊范圍的生成元素(atoms)。而冗余(redundant)信號表示的魅力正在 ...

Tue Aug 16 00:00:00 CST 2016 0 2735
Dictionary Learning(字典學習稀疏表示以及其他)

第一部分 字典學習以及稀疏表示的概要 字典學習(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在學術界的正式稱謂應該是 稀疏字典學習(Sparse Dictionary Learning)。該算法理論包含兩個階段:字典構建階段 ...

Thu Oct 13 06:27:00 CST 2016 0 24138
 
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