原文: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 Dictionary Generate 和利用字典 稀疏的 表示樣本階段 Sparse coding with a pr ...

2016-10-12 22:27 0 24138 推薦指數:

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字典學習Dictionary Learning

0 - 背景 0.0 - 為什么需要字典學習?   這里引用這個博客的一段話,我覺得可以很好的解釋這個問題。 0.1 - 為什么需要稀疏表示?   同樣引用這個博客的一段話,我覺得可以很好的解釋這個問題。 左圖是新飛行員(不熟練的飛行員)的大腦。圖中 ...

Mon Oct 21 02:22:00 CST 2019 0 1287
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
字典學習Dictionary Learning, KSVD)詳解

注:字典學習也是一種數據降維的方法,這里我用到SVD的知識,對SVD不太理解的地方,可以看看這篇博客:《SVD(奇異值分解)小結 》;數據集:https://pan.baidu.com/s/1ZmpUSIscy4VltcimwwIWew 1、字典學習思想 字典學習的思想應該源 ...

Sun Dec 09 21:57:00 CST 2018 40 26341
稀疏表示字典學習和壓縮感知(基本概念)

稀疏表示字典學習 當樣本數據是一個稀疏矩陣時,對學習任務來說會有不少的好處,例如很多問題變得線性可分,儲存更為高效等。這便是稀疏表示字典學習的基本出發點。 稀疏矩陣即矩陣的每一行/列中都包含了大量的零元素,且這些零元素沒有出現在同一行/列,對於一個給定的稠密矩陣,若我們能通過某種方法找到 ...

Thu Jan 17 19:47:00 CST 2019 0 2099
稀疏表示 過完備 字典

2基於局部時窄特征的動作識別模哩2.1 動作識別的基本思想實現了基於時空興趣點和時空單詞的動作表示和識別方法,該方法首先通過訓練從樣本中提取出准確的時空興趣點,建立基於興趣點特征的時空碼本,並構造出動作分類器。在動作識別過程中,計算待分類視頻中的興趣點特征和時空碼本的距離對興趣點進行分類,生成 ...

Sun Jun 08 18:05:00 CST 2014 0 4460
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
 
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