学习稀疏编码day3-Pursuit Algorithms – Guarantees

最新推荐文章于 2022-04-28 17:44:13 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： sparsecoding
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今天阅读了第四章的Pursuit Algorithms – Guarantees，因为今天一整天有课只阅读了第一节。以下是笔记推导过程。


学习稀疏编码day2-Pursuit Algorithms – Practice
smilebluesky的专栏
10-20 1057
本篇文章是我看《Sparse and Redundant Representations-From Theory to Applications in Signal and Image Processing》书的第三章Pursuit Algorithms – Practice的笔记，是如何求解X的一系列算法正交匹配追赶（OMP）算法，LS_OMP算法，MP算法，weak_MP算法和阈值算法，对公式
基于差速模型的pure pursuit算法仿真
我的博客
09-28 4770
本文的前提是规划器已经为轮式移动机器人(WMR)规划出了满意的路径，倘若建立了路径与时间确切的对应关系，则称之为轨迹。本文重点讨论如何实现对于确定轨迹的跟踪问题。 移动机器人的两轮差速模型 下图是WMR在两个相邻时刻的位姿，[x,y]T[x, y]^T[x,y]T为WMR质心的笛卡尔坐标，θ1\theta_1θ1​是两相邻时刻移动机器人绕圆弧运动的角度，θ3\theta_3θ3​是两相邻时刻WMR...
深入浅出SPARSE之【Chapter 3】Pursuit Algorithms – Practice
qq1028850792的专栏
10-29 1490
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)
稀疏编码的解释
mao_feng的博客
03-08 690
稀疏编码
内核工具 – Sparse 简介
weixin_34357887的博客
03-01 479
Sparse是内核代码静态分析工具, 能够帮助我们找出代码中的隐患.   主要内容： Sparse 介绍 Sparse 使用方法 Sparse 在编译内核中的使用 补充   1. Sparse 介绍 Sparse 诞生于 2004 年, 是由linux之父开发的, 目的就是提供一个静态检查代码的工具, 从而减少linux内核的隐患. 其实在Sparse之前, 已经有了一...
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
【CVPR2020】计算机视觉与模式识别会议论文完全清单_Part1
TomRen
06-11 4993
CVPR2020的文章收录清单
CVPR2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 6964
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
稀疏编码(Sparse Coding)的前世今生(一)
计算机视觉、机器学习朝拜者
05-27 2万+
稀疏编码来源于神经科学，计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起，上来就是找基向量（超完备基），但是我觉得其源头也比较有意思，知道根基的情况下，拓展其应用也比较有底气。哲学、神经科学、计算机科学、机器学习科学等领域的砖家、学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的，大脑对外界的“印象”到底是什么东东。围绕这个问题，哲学家在那想、神经科学家在那用设备观察、计算机和机器学习科学家则是
卷积稀疏编码
chenyanqiao2010的博客
01-22 1万+
卷积稀疏编码
稀疏编码(Sparse Coding)的前世今生(二)
计算机视觉、机器学习朝拜者
05-29 1万+
为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制（策略），需要把他们转成数学语言，因为数学语言作为一种严谨的语言，可以利用它推导出期望和要寻找的程式。本节就使用概率推理（bayes views）的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上，因为人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时间变化而变化的，对于此类信号仍然有一些稀疏系数和基可以描述他们，同类型的处理方式也有慢特征分析(slow
压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP)
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彬彬有礼的专栏
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题目：压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP)         除匹配追踪类贪婪迭代算法之外，压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法，这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近，其中最常用的方法就是基追踪(Basis Pursuit, BP)，该方法提出使用l1范数替代l0范数来解决最优化问题，以便使用线性规划方法来求解[1]。
稀疏表示求解：OMP（The Orthogonal Matching Pursuit Algorithm）
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稀疏表示求解：OMP（The Orthogonal Matching Pursuit Algorithm）
理解sparse coding
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本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial。前面在总结ScSPM和LLC的时候，引用了很多Tutorial上的图片。其实这个Tutorial感觉写的挺好的，所以这次把它大致用自己的语言描述一下。不过稀疏编码是前两年比较火的东西，现在火的是deep learning了。 1、What is sparse coding?        稀疏编码的提出，最早是用于解释人脑的视
深度学习基础（九）—— 稀疏编码（sparse coding）
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稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 （自然图像的小波基？）ϕi\mathbf{\phi}_i ，使得我们能将输入向量 x\mathbf{x} 表示为这些基向量的线性组合： x=∑i=1kaiϕi \mathbf x =\sum_{i=1}^ka_i\mathbf \phi_i 所谓“超完备”基向量来表示输入向
SVD奇异值分解 可视化特征脸
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1.      奇异值分解 给出一个l*n维的矩阵X ,它的秩为r.存在两个酉矩阵U和V，相应的维数分别为l*l和n*n，所以可以给出： 2.     基于SVD的低阶近似 如果在公式(3)求和时，使用少于r的项(r为X的秩)，我们可以近似的得到X 从(6)可以看出只和特征值的大小有关，所以如果我们让特征值按照降序排列，然后给出K项，SVD就能得到最小的误差
SIFT特征提取
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字典学习是稀疏编码中的一个核心问题，其目的是寻找一个能够最好地表示数据的过完备字典。在KSVD算法中，通过迭代的方式，交替进行稀疏编码和字典更新。稀疏编码用于获取输入数据的稀疏表示，而字典更新则根据稀疏...
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