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,…

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…

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…

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…

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.…

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…

哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码). 哈夫曼编码,主要目的是根据使用频率来最大化节省字符(编码)的存储空间. 简易的理解就是,假如我有A,B,C,D,E五个字符,出现的频率(即权值)分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构…

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…

@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…

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…