小白理解k-svd算法
小白理解k-svd字典學習 一、字典學習 字典學習也可簡單稱之爲稀疏編碼，字典學習偏向於學習字典D。從矩陣分解角度，看字典學習過程：給定樣本數據集Y，Y的每一列表示一個樣本；字典學習的目標是把Y矩陣分解成D、X矩陣： 同時滿足約束條件：X儘可能稀疏，同時D的每一列是一個歸一化向量。 D稱之爲字典，D的每一列稱之爲原子；X稱之爲編碼矢量、特徵、係數矩陣；字典學習可以有三種目標函數形式 (1)
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