在线字典学习(Online dictionary learning for sparse coding)-机器学习

最新推荐文章于 2021-04-12 21:06:42 发布
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稀疏编码—将数据向量建模为基向量的线性组合，大量地应用于机器学习、神经科学、信号处理及统计学。这篇文章主要学习基向量也就是字典使之适应特定数据，在声音、图像处理领域信号重构与分类是一种近来被证明非常有效的方法。这篇文章基于随机近似，提出了一种新的，可以很容易推广至大数据情形的在线字典学习优化算法。

近来使用学习获得字典的有限原子而不是预先定义的字典如小波对信号进行分解，在大量的低水平数据处理任务如去噪和高水平数据处理如分类方面取得了非常好的结果，说明学习得到的模型对自然信号非常适用。不像基于PCA及其变形的分解，这些方法不需要基向量之间是正交的。在字典学习被证明可有效提高学习效率的同时，有效地求解相对应的优化问题也成为了一个重要的计算上的挑战。最近的字典学习方面的算法是二阶迭代批处理方法，在某些约束下，在每次迭代过程中为了最小化价值函数。与一阶方法梯度法相比，尽管运算速度大大提高，但仍然无法有效地处理大规模训练数据。

经典的字典学习技术研究有限的信号训练集，优化经验损失函数

字典学习（Dictionary Learning）
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【Python机器学习】零基础掌握矩阵分解函数方法
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Mr数据杨
11-01 146
可以看出fastica和这五种矩阵分解方法各有其优点和局限性。和主要用于字典学习，前者适用于小规模数据，而后者更适用于大规模或流数据。fastica是一种专门用于独立成分分析的快速算法，尤其在信号处理中有广泛应用。因其非负约束而在需要解释性的应用场景中受到欢迎。最后，通过稀疏编码提供了一种高度灵活的特征提取方法。选择哪一种方法取决于多种因素，包括数据的规模、特性以及具体的应用需求。因此，在实际应用中，建议先对数据和需求进行全面的分析，然后根据这些分析结果来选择最合适的矩阵分解方法。
在线字典学习
02-28
icml 2009 关于字典学习的论文， 结合稀疏编码对字典学习进行改进，形成在线字典学习~
在线字典学习代码
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在线字典学习简单Demo实现，运行时，在命令窗口运行cost函数，注意矩阵维度
在线字典学习matlab,1 在线字典学习的基本原理 - 计算机应用研究.doc
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K-SVD与On-line dictionary learning
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06-01 5836
字典学习通常采用两种方法，
Dictionary Learning(字典学习、稀疏表示以及其他)
weixin_33692284的博客
10-12 1921
第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包含两个阶段：字典构建阶段（Dictionary Generate）和利用字典（稀疏的）表示样本阶段（Sparse coding with a pre...
去噪代码matlab-OnlineDictionaryLearning:稀疏编码算法在线字典学习的快速实现
05-27
去噪声代码matlab 稀疏编码的在线词典学习的快速实现 用法 要克隆项目和所有子模块： git clone --recursive https://github.com/d-acharya/OnlineDictionaryLearning.git 要更新所有子模块： git submodule foreach git pull origin master 编译： mkdir build cd build cmake .. make ./test_odl 现有实施 C ++实现 Java实现 Matlab实施 C ++ LARS实现 待办事项 测试脚本： 要进行测试，请参见python实现和。 我们仍然需要创建一个包装器，以从上述python脚本中调用字典学习的C实现。 完整的实现： LARS的实现（请在上面检查FISTA的实现）。 可以像在matlab实施中那样用FISTA替换LARS。 降噪演示 编译后，测试denoising.cpp： ./applicationName Lenna256.png Lenna256Noisy.png
字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解
weixin_30307267的博客
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注：字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：《SVD（奇异值分解）小结 》。 1、字典学习思想 字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。字典是前辈们学习总结的精华，当我们需要学习新的知识的时候，不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识，我们可以参考先辈们给我们总结的字典，通过查阅这些字典，我们可以大致学会到这些知识。 为了将上...
DictionaryLearning
08-16
Dictionary Learning算法的matlab实现代码
Online dictionary learning based intra-frame video coding
02-10
1. **在线字典学习（Online Dictionary Learning）**: 在线字典学习是一种机器学习技术，用于从数据中学习出一组基础的特征表示，即“字典”。在视频编码的背景下，这个技术被用来学习并更新帧内（intra-frame）的...
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03-03
K-SVD字典学习代码，对于字典学习的初学者有很大的帮助
字典学习算法
03-13
完整的K-SVD算法，用于稀疏表示中的字典学习，比较全面的一套代码
SR_SRC_dictionarylearning_
09-30
标题中的"SR_SRC_dictionarylearning_"可能是指一种基于稀疏表示（Sparse Representation）和源编码（Source Coding）的字典学习方法。"PCA"是主成分分析（Principal Component Analysis）的缩写，它是一种常用的...
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一.cross_decomposition 1.简介: 该模块用于进行"交叉分解"(cross decomposition) 2.使用: "典型相关分析"(Canonical Correlation Analysis;CCA):class sklearn.cross_decomposition.CCA([n_components=2,scale=True,max_iter=500,tol=1e-06,copy=True]) "偏最小二乘"(Partial Least Squares;PLS)转换与回归:c
【零散知识】字典学习（Dictionary Learning）
fish_like_apple的博客
10-13 3824
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Ἥλιος
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Dictionary Learning详解 第四十五次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。本文主要对字典学习（Dictionary Learning）进行简要介绍，并对其中较为典型的K-SVD算法进行讲解。 预备知识： 【1】L0L_{0}L0​范数   ∣∣x∣∣0=||{\bf{x}}||_{0}=∣∣x∣∣0​=向量x\bf{x}x中...
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1. Matlab dictionary learning: http://www.ux.uis.no/~karlsk/dle/ 转载于:https://www.cnblogs.com/stoneresearch/p/4336418.html
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