稀疏表示

模糊人脸数据集

人脸数据集：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48347016关键点检测数据集检测到人脸后，通常都需要定位出图像的轮廓关键点，关键点是人脸形状的稀疏表示，在人脸跟踪，美颜等任务中都很重要
ShellCollector·2020-07-04 19:57

稀疏表示与人脸识别、人脸表情识别实验

http://chentingpc.me/article/article.php?id=491如果把多个不同类的同种对象放入一个大型库中，那么当你需要把未知的一个实例进行分类的话，实际上你可以用大型库中每个样本的线性组合来描述，并且，最合适的描述一定是稀疏的，大多数项的系数都是零值或接近零值，直白但不严格的理解就是同一类的部分对象才是用来描述新来同类对象的主要“参与者”。基于这种思想，可以用稀疏表
chentingpc·2020-07-04 13:03

深度学习花书（P2深度网络：现代实践-----C7 深度学习中的正则化) 笔记和知识点补充

7.1.2L1正则化7.2作为约束的范数惩罚7.3正则化和欠约束问题7.4数据集增强7.5噪声鲁棒性7.5.1向输出目标注入噪声7.6半监督学习7.7多任务学习7.8提前终止7.9参数绑定和参数共享7.10稀疏表示
ngadminq·2020-07-02 13:45

单测量矢量多目标精确DOA估计的高效稀疏表示算法

单测量矢量多目标精确DOA估计的高效稀疏表示算法作者：Seong-HyeonLee,In-OChoi,Min-SeokKang,Kyung-TaeKim（浦项科技大学电子与电气工程系，韩国浦项790-784
xiatianxiaoliang·2020-06-30 01:24

学习笔记——关于信号稀疏表示相关概念的整理

一、图像的稀疏首先理解图像的稀疏，分解原始图像为若干个的块，这些样本就是图像中的单个样本块，在固定的字典上系数分解y之后，便得到稀疏向量，从而组成稀疏矩阵，其中x为y在D上的分解稀疏，成为稀疏矩阵，可表示为：字典矩阵中的各个列向量被称为原子（Atom）.当字典矩阵中的行数小于甚至远小于列数时，即m⩽n，字典D是冗余的。所谓完备字典是指原子可以张成n纬欧式空间.如果在某一样本在一过完备字典上稀疏分解
wxz1120171495·2020-06-29 22:35

机器学习实战笔记3——K-means聚类

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-06-29 14:30

2020-2-15 深度学习笔记7 - 深度学习中的正则化5（对抗训练-增强鲁棒性，切面距离、正切传播和流形正切分类器-克服维数灾难）

噪声鲁棒性，输出目标注入噪声）2020-2-13深度学习笔记7-深度学习中的正则化3（半监督,多任务,提前终止-解决过拟合,参数绑定与参数共享）2020-2-14深度学习笔记7-深度学习中的正则化4（稀疏表示
没人不认识我·2020-06-29 05:01

2020-2-14 深度学习笔记7 - 深度学习中的正则化4（稀疏表示-稀疏化激活单元(元素稀疏)，Bagging和其他集成方法，Dropout-廉价Bagging近似）

深度学习笔记7-深度学习中的正则化2（欠约束，数据集增强，噪声鲁棒性，输出目标注入噪声）2020-2-13深度学习笔记7-深度学习中的正则化3（半监督,多任务,提前终止-解决过拟合,参数绑定与参数共享）稀疏表示前文所述的权重衰减直接惩罚模型参数
没人不认识我·2020-06-29 05:01

图像去噪算法综述

基于主成分分析和双边滤波的图像降噪算法8、小波变换9、小波阈值降噪10、Contourlet变换11、基于平移不变Contourlet变换的SAR图像降噪**1、BM3D降噪BM3D是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示
会飞的码·2020-06-29 01:03

【对标TensorFlow】阿里公开内部超大规模分布式机器学习平台

鲲鹏结合了分布式系统及并行优化算法，解决了大规模机器学习算法带来的一系列问题，不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性，而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法
weixin_33774615·2020-06-28 05:18

18.7.9 Dynamic Feature Learning for Partial Face Recognition 小感

本文主要采用全卷积网络(FCN)加上稀疏表示分类（SRC）的方法来实现部分人脸识
FaceRecogniser·2020-06-27 02:04

关于矩阵的归一化

最近在看Yang大牛稀疏表示论文的代码，发现里面很多的操作的用到了矩阵的列归一化，这里谈一谈列归一化的实现，以及其带来的好处。
小白在成长·2020-06-26 22:21

A Wavelet Tour of Signal Processing —— The Sparse Way--Third Edition 学习笔记-第一章

内容简介《信号处理的小波导引：稀疏方法（原书第3版）》全面论述了稀疏表示的重要概念、技术和应用，反映了该主题在当今信号处理领域所起的关键作用。
破壁者-燕·2020-06-26 21:57

字典学习与稀疏表示

稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。问题描述假设已有N张稀疏的图像，大小为800*800。
机尾云拉长·2020-06-25 19:09

稀疏编码(Sparse Coding)

稀疏表示https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8128028.htmlhttp://www.360doc.com/content/14/0603/11/1072472
rrr2·2020-06-25 09:56

《深度学习》整理

**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性
朝日奈·2020-06-24 15:11

安装Python的稀疏表示软件包SPORCO和SPAMS

SPORCOSPORCO是一个卷积稀疏编码软件包，详细介绍和文档请看这里安装起来也是相当简单apt-getinstalllibfftw3-devapt-getinstallpython3-tkpip3installsporco安装完可以测试一下cd/usr/local/share/doc/sporco-0.1.4/examplespython3demo_elnet.pySPAMSSPAMS是解决众
微笑着不说·2020-06-22 10:44

如何搭建大规模机器学习平台？以阿里和蚂蚁的多个实际场景为例

鲲鹏不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性，而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法，降低使用成本并提升
weixin_33786077·2020-06-21 10:15

机器学习实战笔记8——核方法

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-05-24 18:08

机器学习实战笔记7——逻辑回归

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-05-15 22:54

机器学习实战笔记4——主成分分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-04-25 14:39

稀疏表示字典学习KSVD算法详解与MATLAB实现（超清晰！

论文题目K-SVD:AnAlgorithmforDesigningOvercompleteDictionariesforSparseRepresentation这篇论文的去噪效果还是很不错的，个人认为凡是学习图像去噪/复原这一方向的都应该学习。我这篇文章是很久之前写的了，借鉴了一些大佬的理解，但由于时间久远，忘了哪部分是借鉴的谁，所以若有雷同请指出，我会重新编辑，附上大佬的原文链接。准确的说，我是
一九九六年秋_·2020-04-16 12:27

如何搭建大规模机器学习平台？以阿里和蚂蚁的多个实际场景为例

鲲鹏不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性，而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法，降低使用成本
技术边城·2020-03-26 06:58

压缩感知学习笔记

浅谈压缩感知Ⅱ一、信号与图像的稀疏表示在DSP（数字信号处理）中，有个很重要的概念：变换域（某个线性空间：一组基函数支撑起来的空间）一般而言，我们的信号都是在时域或空域中来表示，其实我们可以在其他变换域中通过某些正交基函数的线性组合来表示信号
抄书侠·2020-03-22 13:09

使用tensorflow来做word2vector(1)--简易基本知识

一种直接的做法是使用one-hot，将其转为稀疏表示，只有该词向量
不会打碟的dj啊·2020-01-28 17:48

Image Super-resolution Using Deep Convolutional Networks (SRCNN)

这篇论文是16年发表于TPAMI的关于图像超分辨率的，是较早的将深度学习应用在图像超分辨率的工作，相较于传统的基于稀疏表示的字典学习方法，一定程度上提升了图像重建的质量。
解忧赋来歌·2020-01-03 11:40

一. 经典稀疏编码方法

1.稀疏表示论文题目：Imagesuper-resolutionassparserepresentationofrawimagepatchesImageSuper-ResolutionviaSparseRepresentation
阿阿阿阿毛·2019-12-21 05:34

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

然而，在XGBoostonSpark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同
美团技术团队·2019-12-20 17:24

深度学习中的网络正则化

广义上来看，任何减小模型泛化误差的方法都可视为正则化，一些常用的正则化策略包括范数惩罚，数据集增强，多任务学习，EarlyStopping,稀疏表示,Ensemble,Dropout,对抗训练等。
Yihong_Daily·2019-11-02 08:51

论文笔记·图学习：A New Simplex Learning Model to Measure Data Similarity for Clustering

•本文提出通过确定约束的稀疏表示来计算相似度，这种无参方法可以降低计算复杂度同时提高鲁棒性。
kkklw·2019-10-08 12:00

基于 DCT 过完备字典和 K-SVD 的图像稀疏去噪方法

《稀疏表示》  4.《K-SVD的原理及实现方法》1.稀疏去噪的原理  基于稀疏分解的图像去噪按照是否是图像中的稀疏成分把图像中的信息和噪声分开。一个原子是有特殊结构的，图像中有一定结构的成分构成有用
独孤呆博·2019-09-26 18:38

正交匹配追踪算法OMP

主要内容：OMP算法介绍OMP的MATLAB实现OMP中的数学知识一、OMP算法介绍来源：http://blog.csdn.net/scucj/article/details/74679551、信号的稀疏表示
I_AM_V_MAN·2019-09-01 22:08

spark mllib CountVectorizer源码解析

该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法如LDA。在fitting过程中，countvectorizer将根据语料库中的词频排序从高到低
九指码农·2019-08-20 10:14

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

然而，在XGBoostonSpark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训
美团技术团队·2019-08-16 11:00

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

然而，在XGBoostonSpark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训
美团技术团队·2019-08-16 10:14

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

然而，在XGBoostonSpark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训
美团技术团队·2019-08-16 00:00

XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

然而，在XGBoostonSpark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用
美团技术团队·2019-08-15 19:08

2019毕业设计总结——基于稀疏表示的人脸图像超分辨率重构

本科的毕业设计内容是基于稀疏表示的图像SR重构。
仰天长笑泪满衣·2019-06-23 17:15

SSR

具体来说，我们将关注视网膜光学相干断层扫描(OCT)重构，提出一种新的基于分割的稀疏表示重构框架，称为基于分割的稀疏重构segmentationbasedsparsereconstruction(SSR
HanWang~·2019-06-10 16:24

深度学习中Keras中的Embedding层的理解与使用

单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。
sinat_22510827·2019-06-01 11:14

《深度学习》正则化（二）

七、稀疏表示前文所述的权重衰减直接惩罚模型参数。另一种策略是惩罚神经
azago·2019-05-28 22:34

Bayesian Sparse Topical Coding 贝叶斯稀疏主题编码

摘要：稀疏主题模型(STMs)主要通过在主题模型上添加稀疏先验或适当的正则化因子，广泛用于大规模学习语义丰富的短文本潜在稀疏表示。
三不小青年·2019-05-13 21:13

Bayesian Sparse Topical Coding 贝叶斯稀疏主题编码

摘要：稀疏主题模型(STMs)主要通过在主题模型上添加稀疏先验或适当的正则化因子，广泛用于大规模学习语义丰富的短文本潜在稀疏表示。
三不小青年·2019-05-13 21:13

稀疏表示（Sparse representation）原理理解

最近他很想了解我最近在搞的东西，在此，就发一片博客来简单说明一下自己最近研究的稀疏表示算法。因为本人能力有限，我会尽自己最大的努力将稀疏表示算法讲的清楚简单。
Forever_pupils·2019-03-21 16:41

GoogLeNet论文总结思考

GoingDeeperwithConvolutions（GoogLeNet）论文简述论文要点当前问题解决方法思考小吐槽论文简述本文通过利用多尺度卷积，在特征维度上采用密集子矩阵来构建稀疏表示，并使用1×
Evabook·2019-02-24 16:06

稀疏表示与字典学习

参考：1.稀疏表示：https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8128028.html2.K-SVD:https://blog.csdn.net/chlele0105/article
chaolei_9527·2019-02-23 20:12

稀疏表示和字典学习的简单理解

稀疏表示和字典学习的简单理解特征分类稀疏表示字典学习特征分类相关特征：对当前有用的属性冗余特征：所包含的信息有时能从其他特征中推演出来。
Evabook·2019-02-20 16:51

1.4.3 无监督学习

有很多方式定义较简单的表示，常见的三种有低维表示，稀疏表示和独立表示主成分分析（PCA）线性代数一章说过，一种降维的手段k均值据类(k-mean)k-均值聚类算法将训练集分为k个靠近彼此的不同样本聚类，
egbert果·2019-01-22 22:52

论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination-part3

5稀疏表示方法稀疏表示将表示信号ysig∈Rny_{sig}∈R^nysig∈Rn的分解解释为基信号Di∈Rn（i=1，...，k）Di∈Rn（i=1，...，k）Di∈Rn（i=1，...
优衣库颜值担当·2018-12-04 17:10

论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination-part3

5稀疏表示方法稀疏表示将表示信号ysig∈Rny_{sig}∈R^nysig∈Rn的分解解释为基信号Di∈Rn（i=1，...，k）Di∈Rn（i=1，...，k）Di∈Rn（i=1，...
优衣库颜值担当·2018-12-04 17:10
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