[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 ...
原文：稀疏表示、字典學習和壓縮感知（基本概念）
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 或字典學習 ...
2019-01-17 11:47 0 2099 推薦指數：
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