稀疏認知學習、計算與識別的研究進展-焦李成論文學習筆記

引言 1.已發現許多自然信號在適當的變換下呈現稀疏性(即大多數變換系數爲零或接近於零,僅有少數的變換系數不爲零). 2.驗證了自然圖像經過稀疏編碼後,學習得到的基函數可以近似描述V1 區上簡單細胞的感受野的響應特性。 3.本文：借鑑生物視覺的稀疏認知機理,學習並完成該機理的數學建模,進而通過得到的稀疏認知計算模型實現目標(如自然圖像等)的識別. 生物視覺稀疏認知機理的研究進展 生物視覺稀疏認知機理

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