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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斯坦福deep learning教程中的自稀疏编码器的练习，主要是参考了 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html，没有参考肯定编不出来。。。Σ( ° △ °|||)︴ 也当自己理解了一下这里的自稀疏编码器，...
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2015-05-22 16:24:14
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为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制（策略），须要把他们转成数学语言，由于数学语言作为一种严谨的语言，能够利用它推导出期望和要寻找的程式。本节就使用概率推理（bayes views）的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上，由于人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时...
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2014-11-04 22:20:15
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Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解) 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的特征。本文的内容是参考斯坦福de.....
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2014-10-30 22:31:42
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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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2014-10-14 13:41:48
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稀疏编码在稀疏自编码算法中，我们试着学习得到一组权重参数 W（以及相应的截距 b），通过这些参数可以使我们得到稀疏特征向量 σ(Wx + b) ，这些特征向量对于重构输入样本非常有用。稀疏编码可以看作是稀疏自编码方法的一个变形，该方法试图直接学习数据的特征集。利用与此特征集相应的基向量，将学习得到的...
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2014-09-19 21:00:16
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进来看稀疏编码的问题，看的内容多了，跟压缩感知的知识有些混淆，好乱，偶然看了几篇博文，在这里澄清下他们之间的关系实际上：压缩感知只是借用稀疏表示为工具，来实现信号重构，压缩传感理论主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面.信号的稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时,可以将其看作原始信号的...
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2014-09-02 19:36:25
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”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指目标函数为凸函数且由约束条件得到的定义域为凸集的优化问题，也就是说目标函数和约束条件都是”凸”的。稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。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 表示为这.....
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2014-08-31 10:29:41
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稀疏信号的一个最重要的部分就是字典A。那么选择A？怎么样选择才是合理？一、字典的选择和学习如何选择合适的字典，一种基本的方法是选择预定义的字典，如无抽样小波、可操纵小波、轮廓博、曲波，等等。近期很多学者提出来主要针对图像的字典，特别是类似于“卡通”的图像内容，假设分段平滑并具有平滑边界。这些提出的字...
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2014-08-29 14:21:57
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一、Sparse Coding稀疏编码稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。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 表示为这些基向量的线性组合：也就是虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地找到一组“完备”基向量，但是.....
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2014-08-27 14:21:27
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