稀疏表达是要求信号在该模型下的sparse code,只有少数的non-zero elements
为什么sparse representation比起其它成分分析方法(DFT,Wavelet)能得到更好的效果? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/24124122/answer/50403932
稀疏表达是要求信号在该模型下的sparse code,只有少数的non-zero elements。因为有了少数的non-zero elements,这样的表达从根本上会起到两个作用:(1)拥有更强大表达能力(Representation Power),(2)拥有识别和约束能力(Discriminative, or Regularization Power)。
所有的和稀疏表达相关的应用其实归根到底,都是基于这两个能力展开的。
比如压缩,是利用了其表达能力。
比如降噪等inverse problem,是利用其约束能力
比如分类,图像分割,这些是综合了这两者。
更多分析,可以参见我之前的回答:
稀疏表达的意义在于?为什么稀疏表达得到广泛的应用? - Bihan Wen 的回答
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