稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）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
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2024-02-05 07:14:55
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对于那些零元素数目远远多于非零元素的数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵，称为稀疏矩阵。 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0
1.什么是稀疏表示：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。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见，任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩
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2024-05-27 17:02:07
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稀疏表示 分为 2个过程：1. 获得字典（训练优化字典；直接给出字典），其中字典学习又分为2个步骤：Sparse Coding和Dictionary Update；2. 用得到超完备字典后，对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding，求出稀疏矩阵。 1. 训练字典的方法：MOD，K-SVD，Online ...MOD (Method of&n
稀疏表示（Sparse Representations）是一种在机器学习和信号处理领域经常使用的方法，它可以有效地表示高维数据。稀疏表示广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域，在实际应用中具有很高的价值和意义。本文将介绍稀疏表示的原理、应用以及在Python中如何实现稀疏表示。
## 1. 稀疏表示原理
稀疏表示是一种基于字典学习的方法，其核心思想是通过线性组合来表示高维数据。假设我
原创
2024-01-27 07:22:16
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稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解。它可以通过最小数量的系数尽可能更多的描述信号的能量。不同类型的信号，图像在不同变换下系数的分布会不同。稀疏化的结果具有最少系数( 最稀疏)的表示是最简单的, 也是我们认为最优的一种表示方法。
原创
2018-04-25 11:33:37
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稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-06-26 09:41:00
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2015-02-06 10:15:00
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稀疏表示是近期几年处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-08-31 12:51:00
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稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-08-07 19:41:00
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目前已有很多方法和技术用于构造分类模型，如决策树、神经网络、贝叶斯方法、Fisher线性分析(Fld)以及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。基于超完备字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论，其采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数，为信号自适应的稀疏扩展提供了极大的灵活性。稀疏分解可以实现数据压缩的高效性，更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉信
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2024-06-08 17:16:27
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一、前言稀疏表示是自上世纪90年代开始，从人眼的视觉感受野获得启示，逐渐被人们所研究。现在已经发展为一种重要的信息表示方法。所谓稀疏表示是指，一个信号在过完备字典中，可以由少数个原子线性表达，其数学模型可以表达如下：这个数学模型解算是一个NP-hard问题，也就是说只能通过穷举去获得最优解，其时间复杂度很大，几乎无法获得其精确的解算。在这种情况下，我们常用贪婪算法去获得该模型的次最优解。本文介绍一
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2023-07-28 15:59:17
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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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1.稀疏学习学什么稀疏学习的任务主要是有稀疏编码、字典学习。关于稀疏信号的定义，这里给出4种形式：严格k稀疏信号，可压缩信号、稀疏基下的稀疏信号、稀疏基下的可压缩信号（1）严格k稀疏信号：考虑一个有限长信号x属于Rn，如果x至多有k个非零元素，即||x||0≤k，则称信号x为严格k稀疏信号，（2）可压缩信号：如果信号可以用一个k稀疏向量来近似表示，则称这样的信号为可压缩信号。（3）稀疏基下的稀疏信
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2024-04-24 19:01:25
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稀疏矩阵设矩阵A中有s个非零元素，若s远远小于矩阵元素的总数（即s≦m×n），则称A为稀疏矩阵由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，必须同时记下它所在的行和列的位置（i,j)。所以，一个三元组(i,j,aij)唯一确定了矩阵A的一个非零元。因此，稀疏矩阵可由表示非零元的三元组及其行列数唯一确定。一、三元组顺序表假设以顺序存储结构来表示三元组表，则可得到稀疏矩阵的一种压缩存储
稀疏表示是过去近20年来处理界一个非常引人关注的研究领域，众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。稀疏表示的目
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2018-05-19 07:46:00
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1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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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。
含义：找一个系数矩阵A以及一个字典矩阵B，使得B*A尽可能还原X，且A尽可能稀疏， 则A就是X的稀疏表示（将一个大矩阵变成两个小矩阵，达到压缩）（稀疏矩阵可以看做是特征表示）应用：广泛应用于图像处理，模式识别和机器视觉目的：从已有的字典中选择具有代表性的原子来表示输入图像，字典通常会是一个过完备的，所以编码后得到的向量通常只有少数几个元素是为零
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2023-11-29 00:17:02
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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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