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…
1.关闭Sublime Text 3,去https://github.com/wbond/package_control/releases下载一个zip包,我下载的是 2.将包内的顶层文件夹解压至C:\Users\<你的用户名>\AppData\Roaming\Sublime Text 3\Packages路径下(找不到AppData的请显示系统文件夹及隐藏文件夹,或者直接在地址中输入该路径),重命名package_control-3.3.0(与下载版本名称有关)为Package Contro…
1. K-SVD usage: Design/Learn a dictionary adaptively to betterfit the model and achieve sparse signal representations. 2. Main Problem: Y = DX Where Y∈R(n*N), D∈R(n*K), X∈R(k*N), X is a sparse matrix. 3. Objective function 4. K-SVD的求…