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 ...
原文：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 a a . an n， i是基，ai是系數，我們可以得到這樣一個優化問題： Min I O ，其中I表示輸入，O表示輸出。 通 ...
2017-02-18 18:17 0 1347 推薦指數：
相關推薦
稀疏編碼學習筆記整理（一）
最近新入手稀疏編碼，在這里記錄我對稀疏編碼的理解（根據學習進度不斷更新中） 一，稀疏編碼的概述 稀疏編碼的概念來自於神經生物學。生物學家提出，哺乳類動物在長期的進化中，生成了能夠快速，准確，低代價地表示自然圖像的視覺神經方面的能力。我們直觀地可以想象，我們的眼睛每看到的一副畫面都是 ...
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 ...
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15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。 1.sparse ...
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 ...
基於字典SR各種方法【稀疏編碼多種方法】
基於字典的圖像超分辨率實現 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 簡介 基本原理 預處理 非稀疏字典處理 方法一 方法二 稀疏字典處理 ...
深度學習淺層理解（四）-- 稀疏編碼
借鑒前人的文章鏈接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread- ...
《神經網絡與深度學習》（三） 稀疏編碼
轉自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鑒前人的文章鏈接 http://blog.csdn.net/zouxy09/artic ...