# 实现稀疏编码求解的Python程序
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据准备
数据准备 --> 特征提取
特征提取 --> 稀疏编码
稀疏编码 --> 求解
求解 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-15 05:18:36
30阅读
UFLDL教程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn， Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I –
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2023-08-25 19:47:31
157阅读
使用稀疏编码的优点：学习到有用信息特征。
ζั͡ޓއ genji - 至此只为原地流浪.......
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2023-06-30 20:09:22
67阅读
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： 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，但是这里我们想要做的是找到一组“超完备”基向量来表示输入向量 （也就是说，k > 
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2023-12-14 14:21:05
75阅读
写在前面：作者本人是纯纯的菜鸟，学习的内容来自于 中国大学MOOC 中南大学 《科学计算与MATLAB语言》，欢迎各位大佬或新手在这里和平讨论，如果我有错误请各位不吝赐教，提前感谢各位捧场！什么是稀疏矩阵？一个零元素个数远远多于非零元素个数的矩阵。对于这样的矩阵，若将零元素也存储起来则会浪费计算机储存空间，因此对这样的矩阵还专门开发了稀疏存储方式。一、矩阵的存储方式1.完全存储方式（直到这篇文章以
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2024-10-08 12:40:33
24阅读
稀疏编码最优化解法--概述
稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.稀疏编码的目的是在大量的数据集中，选取很小部分作为元素来重建新的数据。
已知线性方程组的矩阵表示形式为： 当矩阵为低阶稠密矩阵时，通常可以采用直接法-矩阵分解，将矩阵直接进行分解，然后求解； 当矩阵为高阶稀疏矩阵时（含有较多0元素），通常采用迭代法，如雅克比（Jacobi）迭代法、高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法、超松弛（SOR）迭代法等，对于迭代法，将会面临收敛性问题。即随着迭代次数的增加，误差并不会较小，反而不断增加。本文分别对雅克比迭代法、高斯-赛
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2024-01-30 21:49:49
37阅读
1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
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2024-04-23 18:47:36
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稀疏编码Contents [hide]1稀疏编码2概率解释 [基于1996年Olshausen与Field的理论]3学习算法4中英文对照5中文译者稀疏编码 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： 虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地
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2024-02-23 11:07:48
51阅读
工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。1.sparse模块初探 python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的。 第一步自然就是导入sparse模块from scipy impo
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2023-08-17 09:44:43
107阅读
# 使用Python实现稀疏编码
稀疏编码(Sparse Coding)是一种表示信号的方法，旨在用比原始特征更少的基元素进行信号近似。这种方法在图像处理、信号处理及机器学习等领域广泛应用。本文将介绍稀疏编码的基本概念，并通过 Python 示例演示如何实现稀疏编码。
## 什么是稀疏编码？
稀疏编码通过利用“稀疏表示”的特征来缩减数据冗余。自然界中的信号通常是稀疏的，也就是说在某种变换下，
python scipy中的sparse模块就是为存储和表示稀疏矩阵。 模块的导入以及查看模块的信息：from scipy import sparse
help(sparse)其中显示了可以表示的7种稀疏矩阵类型：There are seven available sparse matrix types:
1. csc_matrix: Compressed Sparse
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2023-09-30 21:01:00
148阅读
大型稀疏矩阵迭代求解是众多科学计算和机器学习任务中一个重要的技术挑战。特别是在处理大规模数据集时，稀疏矩阵的存储和计算效率显得尤为关键。本博文将详细探讨这个问题的背景、技术演进、架构设计、性能优化、经验总结以及扩展应用。
### 背景定位
在科学计算与数据分析的过程中，我们常常需要解决大型稀疏矩阵的线性方程组。这类问题不仅存在于物理建模、图像处理等领域，也广泛应用于机器学习等热门技术。传统的直
鉴于很多人要代码，我放到网盘里吧：链接: https://pan.baidu.com/s/1sVMl3s-c7U1aaI9jzr3DTw 提取码: 55wx ——————————————————————我是分割线————————————————————————————KSVD是一种稀疏表示中字典学习的算法，其名字的由来是该算法要经过K此迭代，且每一次迭代都要使用SVD分解。在KSVD去噪
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2024-01-29 16:14:39
155阅读
前段时间遇到一些稀疏矩阵的问题，主要是求解大型的非齐次线性方程组：Ax = b, 其中 A是一个大型的稀疏矩阵，可能有上万或十万阶，根据A的特点可能有下面一些求解方法：1. A 是一个对称正定矩阵，可以用Cholesky分解求解。2. A 是一个方阵，但是不知道是否对称，也不知道是否正定，则可用 LU分解。3. A 是一个长方形的矩阵，且行数要大于列数（列数大于行数的没有定解），则用QR分解。这里
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2024-01-20 23:02:40
185阅读
今天的我们来分享一点不一样的内容，让我们学一点基础的东西，用代码处理我们的图片。我们以一位女神（刘亦菲）的图片为例。首先，导入模块,并读取图片from skimage import io,transform
img = io.imread('liuyifei.jpg')我们看看img读入了什么可见，skimage读入图片变成了向量，skimage读取图片的是(height,width, chann
1. Python默认会认为源代码文件是ASCII编码，中文字符串无法读取，解决方法：在源码开头加上 # -*- coding: gbk -*- 即让Python知道你的字符串是按gbk模式编码的，而不是ASCII，Python自然就能会按gbk模式解码；同时，以上代码也表明你的源码按gbk编码。（Python按Unicode编码）2. s1=u’
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2023-07-03 09:35:47
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转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
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（人脑有大量的神经元，但对于某些图像或者边缘只有很少的神经元兴奋，其他都处于抑制状态）。
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2024-08-17 09:43:17
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刚学自编码，以下是本人关于题目问题的一点思考。自编码器是一种非常简单的BP神经网络，是一种无监督学习算法。使用一个三层（只有一个隐含层）的自编码网络，然后设置隐含节点的数量少于输入层节点，就能够轻松地实现特征降维。如图：
Fig1. 自编码器网络结构（图片来自网络） refer to: Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）如果隐藏节点比可视节点（输入、输出）少
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2023-08-05 11:35:38
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