从稀疏表示到低秩表示(一)确定研究方向后一直在狂补理论,最近看了一些文章,有了些想法,顺便也总结了representation系列的文章,由于我刚接触,可能会有些不足,愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容:一、sparse representation二、NCSR(Nonloca...
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2015-06-19 20:01:03
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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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一个长度13的尺子,如果在1位置刻点可以量出1和12,13三种刻度.那么至少刻几个点,可以直接量出1-13所有的长度,分别刻在哪几个位置?注:必须是直接量。即在尺子上能找出一个1-13任意的整数长度。写了个没什么技术含量的dfs暴力求解。一个可行解是 1, 2, 6, 10。 1 #include ...
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2015-06-18 00:35:31
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稀疏编码(SparseCoding)
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的特征(稀疏的)。选择使用具有稀疏性的分量来表示我们的输入数据是有原因的,因为绝大多数的感官数据,比如自然图像,可以被表示成少量基本元素的叠加,在图像中这些基本元素可以是面或者线。
稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量
使得我们能将输入向量x表示成这些基向量...
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2015-06-14 10:59:51
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目前在研究color transfer,看papers的过程中总会遇到各种颜色空间,每个颜色空间都有自己的特点,学习一下还是比较好的,一下是自己的总结,会不断的添加(用到什么加什么。)
一、YUV
Landmark-Based Sparse Color Representations for Color Transfer>一文中获取intensity
image.
简介:
YUV(亦称...
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2015-06-01 22:47:59
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最近听同事说使用SparseArray代替HashMap可以提高性能,于是边对这两个类的数据结构进行简单的分析。
Hashmap的数据结构
Hashmap是一个数组和链表的结合体(在数据结构称“链表散列“),如下图示:
图片来源:Java的HashMap和HashTable
SparseArray的数据结构
SparseArray指的是稀疏数组(Sparse...
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2015-05-25 20:27:28
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笔者实力有限,诸多错误之处还望指出。
SAE与DBN两个都可以用于提取输入集特征的算法。
SAE是由多个Spase AutoEncoder堆叠而成,单个Spase AutoEncoder的结构如下:
在堆叠成SAE时的结构如下:
以上SAE的结构可以化分为两个sparse autoencoder和一个 softmax(这里不讨论softmax).其中的两个sparse autoenc...
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2015-05-25 14:43:49
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