稀疏编码

最新推荐文章于 2021-04-24 22:12:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/carina197834/article/details/8566892
本文介绍了稀疏编码(Sparse Coding, SC)的基本原理及其在图像处理中的应用。稀疏编码能够将图像的关键特征如边缘、端点和条纹等以高效的方式进行描述。其优势包括强大的存储能力、联想记忆功能及简便的计算方式，有助于提高自然信号的清晰度并符合能量最小原则。

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而每个神经元对这些刺激的表达则采用了稀疏编码(Sparse Coding, SC)原则,将图像在边缘、端点、条纹等方面的特性以稀疏编码的形式进行描述.从数学的角度来说,稀疏编码是一种多维数据描述方法,数据经稀疏编码后仅有少数分量同时处于明显激活状态,这大致等价于编码后的分量呈现超高斯分布.在实际应用中,稀疏编码有如下几个优点:编码方案存储能力大,具有联想记忆能力,并且计算简便;使自然信号的结构更加清晰;编码方案既符合生物进化普遍的能量最小经济策略,又满足电生理实验的结论.
Aurelia.C
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稀疏表示综述：A Survey of Sparse Representation: Algorithms and Applications_2015（2）
mingo_敏
07-22 8444
稀疏表示综述：A Survey of Sparse Representation: Algorithms and Applications_2015（2） 本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/46866803
稀疏编码(Sparse Coding)
qq_35608277的博客
06-16 3683
图像是有一些基的线性组合形成。自然图像是个稀疏结构，即任何给定图像都可以用大数据里面的少数几个描述符（基）来表示。寻找使得每个系数的概率分布是单模态并且在0处是峰分布的低熵（low-entropy）方法。 ref https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8128028.html http://www.360doc.com/content/14/0603/11/10724725_383221152.shtml http://freemind.pluskid.org/machine-
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计算机视觉、机器学习朝拜者
05-27 2万+
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toohardtoname的博客
12-15 5099
自编码算法是一种非监督学习，可以理解为通过神经网络尝试学习一个函数使得输出等于输入                                                              如图输入层和输出层各有6个神经元，隐藏层有3个神经元，这个网络就是学习了一个数据的压缩表示，它能通过3个（维）的隐藏神经元重构出6个（维）输出神经元的数据。        如果网络的输
稀疏自编码
lemontree的博客
08-25 2689
转自ufldl，原文地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%A8%80%E7...
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06-15
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mingo_敏
07-12 6396
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