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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
稀疏表示與字典學習 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。這便是稀疏表示與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 ...
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 ...
Table of Contents 1. 稀疏表示理論背景 1.1. 稀疏表示的由來 1.2. 啥是高維數據 1.3. 高維數據的特點 1.4. 稀疏表示原理 2. 過完備字典完成稀疏表示 ...
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 ...
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 ...