
Sparse representation
qq1028850792
这个作者很懒,什么都没留下…
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K-均值和K-SVD算法—最简单最透彻的讲解,不要看其他资料了
一。K-均值算法:(每个信号由一个Ck表达) 输入参数: 目标函数: ek为自然向量,除第k个分量为1,其余为0 输出:(1)求坐标矩阵X(本质上是稀疏编码,每一列非零元只有一个),X=[x1,x2,x3,...,xN];(2)矩阵C(迭代更新码本), 理解:本质是通过N个信号,分成K类,每一类的中心点就是码字,是一个迭代过程 举例:如下,K=2.原创 2013-10-21 14:51:27 · 57118 阅读 · 14 评论 -
解析解【闭式解(closed-form solution)】和数值解
数值解(numerical solution)是在特定条件下通过近似计算得出来的一个数值,是采用某种计算方法,如有限元的方法, 数值逼近,插值的方法, 得到的解.别人只能利用数值计算的结果解析解(analytical solution)就是给出解的具体函数形式,从解的表达式中就可以算出任何对应值,就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解, 他人可以利用这些公式原创 2013-10-25 19:19:49 · 9949 阅读 · 0 评论 -
深入浅出SPARSE之【Chapter 2】 Uniqueness and Uncertainty(如何证明一个解是不是全局最优的稀疏解)
我要解方程。但是有两个shortcoming(1)The equality requirement b = Ax is too strict,我们找个近似的条件,(2)The sparsity measure is too sensitive to very small entries in x,但是还有两个questions:Q1: When can uniqueness of the原创 2013-10-28 14:40:22 · 1271 阅读 · 0 评论 -
深入浅出SPARSE之【Chapter1】 Prologue
A central achievement of classical linear algebra is a thorough examination of the problem of solving systems of linear equations,but there is an elementary problem that has to do with sparse soluti原创 2013-10-26 18:30:35 · 1437 阅读 · 0 评论 -
深入浅出SPARSE之【Chapter 3】Pursuit Algorithms – Practice
本章讨论如何解P0问题 3.1 Greedy Algorithms(为什么要做贪婪算法,the approximation error is always reduced by as much as possible,非零元是已知的)general matrix A:LS—OMP》OMP》MP》WMP》3.1.1 The Core Idea(1)已知spark(A)原创 2013-10-29 20:59:35 · 1482 阅读 · 0 评论 -
深入浅出SPARSE之资料汇总链接
1.elad的个人主页:http://www.cs.technion.ac.il/~elad/2.登记原创 2013-10-30 21:56:15 · 843 阅读 · 0 评论 -
计算机视觉牛人
paper毕竟是死的, 写paper的人才是活的. 那么我现在研究一下cv圈的格局, 按师承关系, 借鉴前人, 我总结a tree stucture of cv guys.David Marr----->Shimon Ullman (Weizmann) ----->Eric Grimson (MIT) ----->Daniel Huttenloche转载 2013-11-06 09:35:20 · 1132 阅读 · 0 评论