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
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
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
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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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，
进行误差分析（Carrying out error analysis）你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务，但你的学习算法还没有达到人类的表现，那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么。这个过程称为错误分析，我们从一个例子开始讲吧。假设你正在调试猫分类器，然后你取得了90%准确率，相当于10%错误，在你的开发集上做到这样，这离你希望的目标还有很远。也许你的队员看了一下算法
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2024-10-21 20:02:38
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# 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
# 稀疏矩阵分解与 Python 实现
稀疏矩阵分解是机器学习和数据挖掘中的重要技术，尤其是在推荐系统、图像处理和自然语言处理等领域。稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，这种矩阵的特点使得计算和存储变得高效，而矩阵分解则能够帮助我们从中挖掘出潜在的结构。
## 稀疏矩阵的应用
在推荐系统中，用户与物品之间的交互可以表示为稀疏矩阵，矩阵中的每一个元素代表了用户对某个物品的评分。当我们希望为用户推
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。
# 实现稀疏分解python代码教程
## 介绍
在机器学习中，稀疏矩阵分解是一种常用的技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式。在本教程中，我将教你如何使用Python实现稀疏矩阵分解。我是一名经验丰富的开发者，会一步步教你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 数据准备;
数据准备 --> 模型训练;
模
原创
2024-04-12 05:43:12
150阅读
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems作者：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen Abstract推荐系统通常使用用户-项目交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵因式分解是预测一个用户在一组项目上的个性化排序的基本
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2023-09-17 09:20:58
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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
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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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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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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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