1. Denoising 与 MAP 故事从 denoising 说起，话说手头上有一张含有噪音的图片 Lena，如何除去噪音得到好的 clean image 呢？ 对于上面的问题，用 x 值表示某个像素的灰度值，我们可以建立这样一个最小化的数学模型： 其中， y 表示已知的观测值，也就是含有噪声的原图， x 表示要恢复成 clean image 的未知值。 模型的第一项的直观作用就是，预测
浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 “王杨卢骆当时体，轻薄为文哂未休。 尔曹身与名俱灭，不废江河万古流。” — 唐 杜甫《戏为六绝句》（其二） 【不要为我为啥放这首在开头，千人千面千理解吧】 深度学习：概述和一孔之见 深度学习（DL），或说深度神经网络（DNN）， 作为传统机器学习中神经网络（NN）、感知
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2016-06-25 18:29:00
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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--------------------------------------------------------------------------- &nb
稀疏表示学习笔记（一）-- 稀疏建模稀疏表示学习（一）1. 稀疏建模介绍 - Sparse Modeling补充理解2. 总结： 稀疏表示学习（一）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以在 Bilibili 上找到学习资源。本节部分笔记参
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2024-06-13 06:11:58
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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
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如今，在金融、零售、电商、互联网等领域的 AI 应用中，表数据都是最为常见且应用广泛的数据格式。将表数据进行准确的分类预测，对业务的提升起着至关重要的作用。日前，第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络（Deep Sparse Network，又名 NON），通过充分捕捉特征域内信息、刻画特征域间潜在相互作用、深度融合特征域交互操作的输出，获得超过 LR、GBDT
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2023-12-13 08:35:10
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前言 对于数字接收来讲，射频域随着带宽的增加，AD、微波、FPGA资源的需求越来越高，但频域开的越宽并不意味着频谱越宽，有限信号内可认为信号在宽开频域稀疏分布，最近较为流行的稀疏FFT（SFFT）是在传统FFT的基础上，利用了信号的稀疏特性，使得计算性能优于FFT。本文简单记录自己的理解。一、稀疏FFT主要是12年MIT的论文：Simple and Practical Algorithm for
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2024-05-17 15:50:33
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作者：唐风 一直都没有搞清楚傅里叶变换，那些公式一看就“懂”，但合上书就忘，因为从来就没有真正地理解过。但傅里叶变换实在是太重要了，随手翻一本信号，电路的书，都能看到它的身影，避是避不开的。想要真正的入门电子系统的设计，还是硬着头皮继续捉摸吧。之前很“排斥”傅里叶变换的一个很重要的原因是因为“傅里叶变换选择的是基是三角函数。”，正如之前的博文中写到，我从中学开始对三角非常反感，所以对傅里叶变换显然
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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一、稀疏向量与稀疏表示1、信号的稀疏表示：使用少量基本信号的线性组合表示一目标信号。2、稀疏向量（sparse vector）或者稀疏矩阵（sparse matrix）：一个含有大多数零元素的向量或者矩阵。二、稀疏矩阵方程求解本博客介绍正交匹配追踪算法OMP(orthogonal matching pursuit)。基本思想：不是针对某个代价函数进行最小化，而是考虑迭代地构造一个稀疏解X：只使用
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2023-12-20 17:22:32
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稀疏表示动力和目的随着数据巨大的增长，维度的提高，需要从大量的数据中提取有用的信息。主要的挑战就是高效地从高维数据中获取低维结构的数据，而降维的过程也必然带来错误。有效的优化—稀疏表示（部分源于知名博主）稀疏表示最重要的思想即是，在一个足够大的训练样本空间内，对于一个类别的物体， 可以大致的由训练样本中同类的样本子空间线性表示，因此在当该物体有整个样本空间表示时，
# 深度学习与稀疏光流：实现视觉流动分析
## 引言
稀疏光流（Sparse Optical Flow）是计算机视觉领域中一种重要的技术，用于分析视频序列中的物体运动。与稠密光流（Dense Optical Flow）相比，稀疏光流只关注特定点（特征点）的运动，这使得它在实时处理或资源受限的环境中成为一种有效的方法。近年来，深度学习的兴起为光流估计带来了新的发展。本文将探讨深度学习如何加速和优
压缩感知的基本思想稀疏重构条件：压缩感知的基本思想是：只要信号是稀疏或可压缩的，则可用一个测量矩阵在低维空间上表示这个高维信号，然后通过求解一个优化问题就能近似地重构出信号。稀疏表示、编码测量和稀疏重构是压缩感知理论的三个重要组成部分其中，稀疏重构，即由观测向量重构稀疏信号的过程，是压缩感知理论的核心。应用稀疏重构对人造目标进行稀疏成像可以极大地提高成像结果的分辨率。压缩感知理论指出，信号或图像精
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2024-01-31 04:45:46
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光流估计实际上是根据两张连续的帧，去估计两帧之间 pixel-wise（基于物体像素）的光流。凡是有关估计相关的东西，卷积神经网络经过大量数据学习后都能拟合，只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet 开辟了这个工作，同时也发布了一个光流估计的数据集。 光流追踪法 分为 稀疏光流追踪，与稠密光流追踪。二者的区别就是在于，稀疏光流追踪法，稀疏光流不对图像的每个像素点进行逐
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2023-10-16 17:49:55
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稀疏表示和字典学习的简单理解特征分类稀疏表示字典学习 特征分类相关特征：对当前有用的属性冗余特征：所包含的信息有时能从其他特征中推演出来。如若某个冗余特征恰好对应了学习任务所需“中间概念”，有时可以降低学习任务的难度。稀疏表示稀疏性：数据集D对应的矩阵中存在很多零元素，且并不是以整列、整行的形式存在。稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。寻找一个系数矩阵A（KN）以
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2024-01-29 05:39:19
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【目的】 领会稀疏矩阵三元组存储结构及其基本算法设计。【内容】 假设n×n的稀疏矩阵A采用三元组表示，设计一个程序，实现用三元组顺序表存储稀疏矩阵及其基本运算。如下图：(见教材P186：实验题1)。 **【要求】**在主程序中调用算法，输入一个稀疏矩阵，用三元组顺序表存储起来，并能够显示该稀疏矩阵。实现三元组顺序表结构上矩阵的转置、加法和乘法运算。 ⑴从键盘输入两个稀疏矩阵的各个元素，然后建立三元
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2024-02-03 07:10:23
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摘 要 : “TEB”方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正，从而优化了机器人的运动轨迹。在轨迹优化问题中考虑的目标包括但不限于：整体路径长度、轨迹运行时间、与障碍物的距离、通过中间路径点以及机器人动态、运动学和几何约束的符合性。“TEB方法”明确考虑了运动状态下时空方面的动态约束，如
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2024-01-06 09:02:26
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介绍 基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法 1 利用VGGFace提取人脸特征 2 PCA对人脸特征进行降维 3 稀疏表达的人脸匹配 Code 1 介绍 本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先。利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；其次，利用PCA对提取的特征进行降维；最
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2017-08-08 15:52:00
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# 实现深度学习稀疏向量的特点
## 简介
深度学习中的稀疏向量是指大部分元素为零或接近零的向量，通常用于降低模型的复杂度和提高训练速度。在本文中，我将指导你如何实现深度学习中稀疏向量的特点。
## 流程图
```mermaid
journey
title 深度学习稀疏向量实现流程
section 准备数据
开发者->>小白: 收集数据
开发者
原创
2024-05-09 04:33:24
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深度学习稀疏掩码图像分类
在当今的计算机视觉领域，稀疏掩码图像分类逐渐成为了一项热门的研究主题。该技术可以在众多应用中提供显著的性能提升，例如医学影像分析、卫星图像分类等。然而，由于掩码的稀疏性和不确定性，对其进行准确分类是一项挑战。
> 用户反馈：
> “我在使用深度学习来处理稀疏掩码图像分类时发现准确度不高，尤其是在复杂背景下的图片。我希望有人可以提供一些方案来解决这个问题。”
为了
