基于encoder decoder和DCGAN的轨迹压缩研究 [Toc] 内容介绍 首先，本文的实验结果为：失败。 本文仅实现了程序编码和结果可视化，但是没实现的本文的目标。 理论可行的一个课题研究，但是经过初步尝试，似乎不可行，我也不知道哪些地方错了，或者需要加入那些数据处理步骤，或者程序本身就那 ...
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2020-01-04 18:44:13
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Learning A Discriminative Dictionary for Sparse Coding via Label Consistent K-SVD 学习一种为稀疏编码的判决字典的标签一致性k-svd算方法。除了使用训练数据的类标签外，还将标签信息和每一个字典项相关联，以在字典学习过程 ...
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2019-10-15 21:06:13
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统计学习 前言：机器学习比较重要的几部分：线性模型、统计学习、深度学习，线性部分包括SVM、压缩感知、稀疏编码，都是控制整个模型的稀疏性去做线性函数，偏 Discriminative 判别模型；统计学习主要通过统计方法对数据建模找到极大似然，偏 Generative 生成方法；深度学习就是 neur ...
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2019-10-11 21:56:34
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深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N ...
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2018-07-11 19:52:55
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转自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread-2 ...
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2017-11-01 13:45:05
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传统机器学习依赖良好的特征工程。深度学习解决有效特征难人工提取问题。无监督学习，不需要标注数据，学习数据内容组织形式，提取频繁出现特征，逐层抽象，从简单到复杂，从微观到宏观。 稀疏编码(Sparse Coding)，基本结构组合。自编码器(AutoEncoder)，用自身高阶特征编码自己。期望输入/ ...
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2017-07-10 00:33:22
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如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0，这就是Sparse名字的来源），我们就可以得到Sparse AutoEncoder法。 如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主 ...
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2017-06-15 17:16:44
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注：本文学习自CVPR《Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding for Image Classification》、《Image classification By non-negative sparse coding, low-ran ...
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2017-05-06 11:43:39
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借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread-2853-1-1.html http://ibillxia.github.io/blog/2012/09 ...
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2016-07-13 11:49:37
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转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102v0mr.html Sparse coding： 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码)，因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支，同样能够提取出数据集很好... ...
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2016-07-04 11:35:53
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