字典学习（Dictionary Learning）

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学习人工智能的第五个月[字典学习[Dictionary Learning，DL]]

摘要: 大白话解释字典学习,分享第五个月的学习过程,人生感悟,最后是自问自答. 目录: 1.字典学习(Dictionary Learning,DL) 2.学习过程 3.自问自答内容: 1.字典学习(Dictionary Learning,DL) ——如果把“0”,“1”看做是字典中的“字”,万事万物皆可用字典表示. 对于汉字来说,只含“0”,“1”字典就显得过于简单,<康熙字典>47035个汉字又臃肿了些,<现代汉语常用字表>就3500个汉字似乎刚刚好,这样我们就能把随便一篇文章…

Dictionary Learning(字典学习、稀疏表示以及其他)

第一部分字典学习以及稀疏表示的概要字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种…

稀疏编码（sparse code）与字典学习（dictionary learning）

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):…

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

注:字典学习也是一种数据降维的方法,这里我用到SVD的知识,对SVD不太理解的地方,可以看看这篇博客:<SVD(奇异值分解)小结 >. 1.字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念.字典是前辈们学习总结的精华,当我们需要学习新的知识的时候,不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识,我们可以参考先辈们给我们总结的字典,通过查阅这些字典,我们可以大致学会到这些知识. 为了将上述过程用准确的数学语言描述出来,我们需要将"总结字典"."查阅字典&qu…

字典学习（Dictionary Learning）

0 - 背景 0.0 - 为什么需要字典学习? 这里引用这个博客的一段话,我觉得可以很好的解释这个问题. 回答这个问题实际上就是要回答“稀疏字典学习 ”中的字典是怎么来的.做一个比喻,句子是人类社会最神奇的东西,人类社会的一切知识无论是已经发现的还是没有发现的都必然要通过句子来表示出来(从某种意义上讲,公式也是句子).这样说来,人类懂得的知识可要算是极为浩繁的.有人统计过人类每天新产生的知识可以装满一个2T(2048G)大小的硬盘.但无论有多少句子需要被书写,对于一个句子来说它最本质的特征是什么…

论文阅读笔记（十九）【ITIP2017】：Super-Resolution Person Re-Identiﬁcation With Semi-Coupled Low-Rank Discriminant Dictionary Learning

Introduction (1)问题描述: super resolution(SP)问题:Gallery是 high resolution(HR),Probe是 low resolution(LR). (2)当前存在的问题: ① 当前的半耦合(semi-coupled)矩阵学习是解决SR复原,而不是直接进行行人重识别: ② 行人图片存在噪声,直接使用半耦合矩阵学习无法很好的刻画特征空间. (3)Contribution: ① 提出一个新的半耦合低秩判别矩阵学习方法(semi-coupled lo…

论文阅读笔记（六）【TCSVT2018】:Semi-Supervised Cross-View Projection-Based Dictionary Learning for Video-Based Person Re-Identification

Introduction (1)Motivation: ① 现实场景中,给所有视频进行标记是一项繁琐和高成本的工作,而且随着监控相机的记录,视频信息会快速增多,因此需要采用半监督学习的方式,只对一部分的视频进行标记. ② 不同的相机有着不同的拍摄条件(如设备质量.图片尺寸等等),不同设备间的差异影响匹配的性能. (2)Contribution: ① 提出一个半监督视频行人重识别方法(semi-supervised video-based person re-id approach). ② 设计了…

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