Dictionary Learning Tools for Matlab. 1. 简介 字典 D∈RN×K(其中 K>N),共有 k 个原子,x∈RN×1 在字典 D 下的表示为 w,则获取较为稀疏的 w 的稀疏逼近问题如下表示: wopt=argminw∥w∥p+γ∥x−Dw∥22p∈{0,1} γ 越大,得到的解越稠密(dense). p=0,通过 MP(matching pursuit)匹配追踪算法求解,比如 ORMP(order recursive matching pursuit):

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法

在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度. 本文采用OMP算法来求解稀疏系数.首先随机生成字典数据和待测试数据 字典数据: dic =[ 6, 7, 9, 9, 7, 0, 6, 3, 6, 9; 1, 8, 7, 8, 5, 3, 8, 1, 7, 3; 3, 3, 5, 4, 8, 2, 6, 1, 2, 2; 6, 1, 0, 7, 3, 5, 0, 6, 3, 3; 7, 5, 0, 5, 3, 0, 2, 7, 1, 7]; 这是一个5*10的矩阵,行数代表维度,列

声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(Compressed Sensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理论中的一些原理,性质和算法,如测量矩阵为高斯随机矩阵,贝努 利矩阵,亚高斯矩阵时使用BP,MP,OMP等重构

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的.    K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名

原文地址:稀疏表示step by step(转)作者:野火春风 稀疏表示step by step(1)     声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(SparseRepresentation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(CompressedSensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理

简介: 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来访问讨论.) 十五年前,多处理器系统是高度专用系统,要花费数十万美元(大多数具有两个到四个处理

[原创]继续我的项目研究,现在采用Libjpeg库函数来进行处理,看了库函数之后发现C语言被这些人用的太牛了,五体投地啊...废话不多说,下面就进入正题. Libjpeg库在网上下载还是挺方便的,这里就不附上来了,当然如果找不到的话,也可以发邮件给我,我的邮箱是gungnir2011@gmail.com. 打开库函数会看到有很多很多的文件,里面有两个解决方案,一个是apps,一个是jpeg.apps里面有5个工程,分别是用于压缩,解压,转换,读取JPEG中COM段,写入JPEG中COM段,COM

原子变量最主要的一个特点就是所有的操作都是原子的,synchronized关键字也可以做到对变量的原子操作.只是synchronized的成本相对较高,需要获取锁对象,释放锁对象,如果不能获取到锁,还需要阻塞在阻塞队列上进行等待.而如果单单只是为了解决对变量的原子操作,建议使用原子变量.关于原子变量的介绍,主要涉及以下内容: 原子变量的基本概念 通过AtomicInteger了解原子变量的基本使用 通过AtomicInteger了解原子变量的基本原理 AtomicReference的基本使用 使

卑鄙是卑鄙者的通行证,高尚是高尚者的墓志铭. --北岛<回答> 看北岛就是从这两句诗开始的,高尚者已死,只剩卑鄙者在世间横行. 本文为读 lodash 源码的第一篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 引言 你可能会有点奇怪,原生的 slice 方法基本没有兼容性的问题,为什么 lodash 还要实现一个 slice 方法呢?而且 lodash 中的 slice 方法还要比原生

本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 一.logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1],变成odds(优势比,[0,+∞]),然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是:odds=P(y=1)/P(y=0) logit值:logit=log(odds) 什么是sigmoid函数? 先定

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Excel多元回归 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a20c88b601014j9x.html  转载 使用Excel数据分析工具进行多元回归

spark-mllib 密集向量和稀疏向量 MLlib支持局部向量和矩阵存储在单台服务器,也支持存储于一个或者多个rdd的分布式矩阵 . 局部向量和局部矩阵是用作公共接口的最简单的数据模型. 基本的线性代数运算由Breeze提供. 在监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为"标记点". 因此,向量和 矩阵,标记点是 spark-mllib基本的数据模型,也是学习sparl-mllib的基础. 局部向量 一个局部向量具有存储在单个机器上的integer整数类型的基于0的索引和doubl

稀疏编码(sparse coding)和低秩矩阵(low rank)的区别        上两个小结介绍了稀疏编码的生命科学解释,也给出一些稀疏编码模型的原型(比如LASSO),稀疏编码之前的探讨文章就不说了,今天开始进入机器学习领域的稀疏表达.稀疏编码进入机器学习领域后,出现了很多应用,比如计算视觉领域的图像去噪,去模糊,物体检测,目标识别和互联网领域的推荐系统(Collaborative filtering)用到的low rank,其实sparsecoding和low rank有点区别,前者

       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 features analysis).废话不多说了,进入正题:        我们把图

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从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4245 三模数NTT: 大概是用3个模数分别做一遍,用中国剩余定理合并. 前两个合并起来变成一个 long long 的模数,再要和第三个合并的话就爆 long long ,所以可以用一种让两个模数的乘积不出现的方法:https://blog.csdn.net/qq_35950004/article/details/79477797 x*m1+a1 = -y*m2 + a2  <==>  x*m1+y*m2

K-均值聚类 K-均值算法试图将一系列样本分割成K个不同的类簇(其中K是模型的输入参数),其形式化的目标函数称为类簇内的方差和(within cluster sum of squared errors,WCSS).K-均值聚类的目的是最小化所有类簇中的方差之和.标准的K-均值算法初始化K个类中心(为每个类簇中所有样本的平均向量),后面的过程不断重复迭代下面两个步骤.(1) 将样本分到WCSS最小的类簇中.因为方差之和为欧拉距离的平方,所以最后等价于将每个样本分配到欧拉距离最近的类中心.(2) 根

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从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文献是199

不多说,直接上干货! Local  vector : 本地向量集 由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense) (1).密集型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以设定为(9,5,2,7)进行存储,数据集被作为一个集合的形式整体存储. (2).稀疏型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以按向量的大小存储为(4,Array(0,1,2,3),Array(9,5,2,7))  testVector.scala package zhouls.bigdata.