{Reship}{Sparse Representation}稀疏表示入門
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 ...
原文：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 sens ...
2016-08-15 16:00 0 2735 推薦指數：
相關推薦
[綜] Sparse Representation 稀疏表示 壓縮感知
稀疏表示 分為 2個過程：1. 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2個步驟：Sparse Coding和Dictionary Update；2. 用得到超完備字典后，對測試數據進行稀疏編碼Sparse Coding，求出稀疏矩陣。 1. 訓練字典的方法：MOD ...
稀疏表示（Sparse Representations）
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 ...
Image Super-Resolution via Sparse Representation——基於稀疏表示的超分辨率重建
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 ...
基於稀疏表示的圖像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》
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 ...
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 ...
稀疏表示、字典學習和壓縮感知（基本概念）
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 ...
高維數據稀疏表示-什么是字典學習（過完備詞典）
過完備字典完成稀疏表示理論計算理論 2.1. 稀疏求解的方法 ...