字典更新与K-SVD

字典更新与K-SVD

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

1. 矩阵的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)

2. 字典更新方法

2.1 最优方向法 (Method of Optimal Directions, MOD)

2.2 标准正交基联合(Unions of Orthonormal Bases, UOB)

2.3 K-SVD

3. 参考文献

K-means & K-SVD原理

最优方向法（MOD）

K-SVD：一种用于稀疏表示的过完备字典设计算法 ||论文翻译&解读&代码实现

K-SVD: An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation

Learning Unions of Orthonormal Bases with Thresholded Singular Value Decomposition

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

周志华-机器学习

转载于:https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/11395512.html