2.卷积稀疏编码综述 Review: Convolutional Sparse Coding 给定的样本{x1,……,xn}在R^P中,CSC学习一个移位不变字典D∈R^M×K,其中列{D(: ,k)} 表示k个滤波器。每个样本xi都被编码为Zi∈R^P×K,kth列是用滤波器D(:,k)卷积的代码。字典和代码是通过解决最优化问题一起学习得到的: 当第一项测量信号...
3.1图像压缩:稀疏编码与字典学习可以实现对图像的高效压缩,减小存储空间的占用同时保持图像质量。通过学习适合的字典和稀疏表示方法,可以实现更好的图像压缩效果。 3.2图像去噪:在图像去噪任务中,稀疏编码与字典学习能够有效地提取图像中的稀疏特征,去除噪声并保留图像的细节信息,从而实现高质量的去噪效果。 3.3图像恢复:对...
这种方法的优势在于可以利用数据的稀疏性,从而实现高效的数据恢复。 在稀疏字典学习中,最常用的方法是使用稀疏编码。稀疏编码是一种通过最小化数据与字典的重构误差,得到数据的稀疏表示的方法。具体而言,给定一个数据向量x,稀疏编码的目标是找到一个系数向量a,使得x≈Da,其中D是一个字典矩阵。 字典矩阵D是稀疏字典...
字典学习是一种通过学习字典矩阵来实现稀疏表示的方法。字典矩阵是一组原子向量的集合,通过线性组合这些原子向量可以表示输入数据。字典学习的基本思想是将输入数据表示为字典矩阵的稀疏线性组合,并通过学习得到字典矩阵的优化结果。字典学习方法在信号处理、图像恢复、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。 1.信号...
(3)总结了几种常见的稀疏分解算法和字典学习算法,如正交匹配(OMP)算法、最优方向(MOD)算法、K奇异值分解(K-SVD)算法等; (4)采用MATLAB软件编程验证了MOD算法及K-SVD算法,并比较了这两种字典学习算法的性能。进一步,将稀疏字典学习模型应用于实际的图像去噪,探索了应用于复杂工程中的图像处理方法。 关键词:稀疏表...
本发明涉及机器学习技术领域,具体涉及基于局部OMP的快速卷积稀疏字典学习算法。方法通过标定振动信号,构建卷积字典;根据卷积字典、位置系数、稀疏度以及标定的振动信号构建平移不变字典学习模型;通过局部正交匹配追踪算法运算平移不变字典学习模型;根据卷积矩阵、平移不变模式以及标定振动信号构建字典更新模型;采用共轭梯度最小...
稀疏表示理论的重点在于求解稀 疏系数,MP算法选择单一原子投影, 会出现重复投影情况,改进的OMP算 法通过对已选择原子构成的超平面 投影求残差克服该问题,加快迭代速 度,成为常用的稀疏分解方法。文中 也通过对比实验发现基于学习方法 得到的字典适应性强于固定字典,而 ...
深度学习技术的兴起为稀疏字典学习带来新的发展契机ꎬ在大数据背景下稀疏字典学习方法有着更广阔的研究和发展空间ꎮ本文从稀疏字典学习的非监督字典学习方法和监督字典学习方法两方面进行归纳和总结ꎬ阐述非监督学习与监督学习两类稀疏字典学习方法的基本理论和特点ꎬ并对其中的典型算法进行比较㊁分析ꎬ将先验知识...
摘要 深度学习技术的兴起为稀疏字典学习带来新的发展契机,在大数据背景下稀疏字典学习方法有着更广阔的研究和发展空间.本文从稀疏字典学习的非监督字典学习方法和监督字典学习方法两方面进行归纳和总结,阐述非监督学习与监督学习两类稀疏字典学习方法的基... 关键词...
根据以上公式(4)求取稀疏字典d,并将d应用到公式(2)中,从而实现基于双重稀疏字典学习的地震数据去噪方法。 根据方程(4)求取稀疏字典d的方法如算法1所示: 算法1稀疏k-svd算法 输入:训练样本y,基字典φ,初始字典稀疏系数b0,样本目标稀疏度t,原子目标稀疏度p,迭代次数l ...