稀疏编码来源于神经科学，计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起，上来就是找基向量（超完备基），但是我觉得其源头也比较有意思，知道根基的情况下，拓展其应用也比较有底气。哲学、神经科学、计算机科学、机器学习科学等领域的砖家、学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的，大脑对外界的“印 ...
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2016-04-24 18:37:00
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原文地址：http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/9902949 Many thanks 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial。前面在总结ScSPM和LLC的时候，引用了很多Tutorial上的图片。其实这个Tutor
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2016-03-16 12:10:47
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神经网络
神经网络模型
前向传播
反向传播
Neural Networds Tips and Tricks
Gradient Check
Regularization
激活函数
sigmoid 函数
Tanh
Relu
稀疏编码
卷积神经网络
卷积
局部感知
权值共享
多通道卷积
卷积输出大小计算公式
池化pooling后的平移不变性
Dropout
Learning rate
AdaGrad
p...
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2015-11-06 18:07:24
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该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章，提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征，简称HSC（Histogram of Sparse Code），并在目标检测中全面超越了HOG（Histogram of Gradient）本文介绍HSC的思路及其计算过程。如图3所示，HSC方法种采用了疏编码原理来提...
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2015-09-29 11:19:21
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第0步：初始化一些参数和常数第1步：利用训练样本集训练第一个稀疏编码器第2步：利用训练样本集训练第二个稀疏编码器第3步：利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型第4步：利用误差反向传播进行微调第5步：利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试
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2015-08-31 21:21:45
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注：本文学习自CVPR《Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding
for Image Classification》、《Image classification Vy non-negative sparse coding, low-rank and sparse decomposition》及《基于稀疏编码的图像视觉特征提取及应用》...
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2015-07-08 13:05:09
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Spatial Pyramid Matching 小结稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------...
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2015-06-19 18:43:41
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理解sparse coding稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------------------...
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2015-06-19 18:43:16
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稀疏模型与结构性稀疏模型稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型-------------------------------------...
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2015-06-19 18:31:21
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图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------------...
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2015-06-19 18:23:44
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