雷锋网(搜索"雷锋网"公众号关注)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系. 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-en

理解sparse coding 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial.前面在总结ScSPM和LLC的时候,

Sparse Coding Sparse coding is a class of unsupervised methods for learning sets of over-complete bases to represent data efficiently. The aim of sparse coding is to find a set of basis vectors  such that an input vector  can be represented as a line

读罢[UFLDL] ConvNet,为了知识体系的完整,看来需要实战几篇论文深入理解一些原理. 如下是未来博文系列的初步设想,为了hold住 GAN而必备的知识体系,也是必经之路. [Paper] Before GAN: sparse coding [Paper] Before GAN: Zeiler M D, Krishnan D, Taylor G W, etal. Deconvolutional networks[C]. Computer Vision and Pattern Recogn

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

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

最近在看sparse and redundant representations这本书,进度比较慢,不过力争看过的都懂,不把时间浪费掉.才看完了不到3页吧,书上基本给出了稀疏表达的概念以及传统的求法.我也用书中的例子来引入吧. 1:矩阵A(n*m),其中n远远小于m,一副图片经过缩小或者模糊处理导致该图片所占用的空间变小了,此时用向量b来表示,A表示图片所经过的处理,X代表原图片,那么这个就可以表示成为: Ax=b 2:因为A是欠定的,一般情况下x的解有很多种,而我们要的是那种最稀疏的x.个人理

@G_Auss: 一直觉得以稀疏为目标的无监督学习没有道理.稀疏表示是生物神经系统的一个特性,但它究竟只是神经系统完成任务的副产物,还是一个优化目标,没有相关理论,这里有推理漏洞.实际上,稀疏目标只能在第一层有好的结果,层第训练在大数据集上没成功过. @南大周志华:稀疏编码是获得稀疏表示的一种途径

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),须要把他们转成数学语言,由于数学语言作为一种严谨的语言,能够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,由于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能够描写叙述他们,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: 我们把图像流(图像序列)看成时空

稀疏编码 在稀疏自编码算法中,我们试着学习得到一组权重参数 W(以及相应的截距 b),通过这些参数可以使我们得到稀疏特征向量 σ(Wx + b) ,这些特征向量对于重构输入样本非常有用. 稀疏编码可以看作是稀疏自编码方法的一个变形,该方法试图直接学习数据的特征集.利用与此特征集相应的基向量,将学习得到的特征集从特征空间转换到样本数据空间,这样我们就可以用学习得到的特征集重构样本数据. 确切地说,在稀疏编码算法中,有样本数据 x 供我们进行特征学习.特别是,学习一个用于表示样本数据的稀疏特征集 s

===================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d0e97bb01015wol.html ===================================================== 稀疏表达是近年来SP, ML, PR, CV领域中的一大热点,文章可谓是普天盖地,令人目不暇给.老板某门课程的课程需要大纲,我顺道给扩展了下,就有了这个上中下三篇介绍性质的东西.

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

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51

上个博文我讲了一些CNN相关的论文,比较浅显都是入门知识,这节课来总结一些稀疏表示方面的文章.至于上个博文说到的要讲的sparse coding的知识,我将会放在Deep Learning的专题里面讲解.好了,闲话不多说,下面还是列出几篇我看过的sparse representation方面的论文. 第一篇:Robust Face Recognition via Sparse Representation,这是08年马毅等发表PAMI上的一篇文中,利用稀疏表达识别人脸,打开Google Scho

Sparse Filtering 当前很多的特征学习(feature learning)算法需要很多的超参数(hyper-parameter)调节, Sparse Filtering则只需要一个超参数--需要学习的特征的个数, 所以非常易于进行参数调节. 1.特征分布及其特性 基本上所有的参数学习算法都是要生成特定的特征分布, 比如sparse coding是要学得一种稀疏的特征, 亦即学到的特征中只有较少的非零项. 基本上所有的特征学习算法都是为了优化特征分布的某些特性的.Sparse Fil

目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用.在有监督学习中,训练样本是有类别标签的.现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合  ,其中  .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如  .下图是一个自编码神经网络的示例. 自编码神经网络尝试学习一个  的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出  接近于输入  .恒等函数虽然看上去不太有学习的意义,但是当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从

Deep learning:二十九(Sparse coding练习) Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数) Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导) Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)   注意与降维的区别,而且这也是个深坑! 稀疏表达(sparse representation) 这个东西好,原因之一是更接近生物的认知过程. 八(Sparse Auto

当前很多的特征学习(feature learning)算法需要很多的超参数(hyper-parameter)调节, Sparse Filtering则只需要一个超参数--需要学习的特征的个数, 所以非常易于进行参数调节. 1.特征分布及其特性 基本上所有的参数学习算法都是要生成特定的特征分布, 比如sparse coding是要学得一种稀疏的特征, 亦即学到的特征中只有较少的非零项. 基本上所有的特征学习算法都是为了优化特征分布的某些特性的.Sparse Filtering也是这样的一种特征学习

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

1.什么是稀疏表示: 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号. 其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的:而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的.可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示. 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0. 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

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们