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):

稀疏编码(sparse coding)和低秩矩阵(low rank)的区别        上两个小结介绍了稀疏编码的生命科学解释,也给出一些稀疏编码模型的原型(比如LASSO),稀疏编码之前的探讨文章就不说了,今天开始进入机器学习领域的稀疏表达.稀疏编码进入机器学习领域后,出现了很多应用,比如计算视觉领域的图像去噪,去模糊,物体检测,目标识别和互联网领域的推荐系统(Collaborative filtering)用到的low rank,其实sparsecoding和low rank有点区别,前者

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102v0mr.html Sparse coding: 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征.本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,

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

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习

UFLDL深度学习笔记 (七)拓扑稀疏编码与矩阵化 主要思路 前面几篇所讲的都是围绕神经网络展开的,一个标志就是激活函数非线性:在前人的研究中,也存在线性激活函数的稀疏编码,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,这样可以用特征集重构样本数据. ​ 数据集.特征集.基向量分别表示为\(x.A.s\).构造如下目标代价函数,对估计误差的代价采用二阶范数,对稀疏性因子的惩罚代价采用一阶范数.原文中没有对误差项在数据集上做平均,真实情

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

前言:模式识别问题 模式函数是一个从问题定义域到模式值域的一个单射. 从简单的贝叶斯方法,到只能支持二分类的原始支持向量机,到十几个类的分类上最好用的随机森林方法,到可以支持ImageNet上海量1860个类且分类精度极高的InceptionV4(参考:CNNhttp://blog.csdn.net/wishchin/article/details/45286805),其模式函数为 f( x ) = { X-->Y }|{  X = ImageNet的图片,Y={ 1860个类的标记 }  }

       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),需要把他们转成数学语言,因为数学语言作为一种严谨的语言,可以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,因为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可以描述他们,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

一.Sparse Coding稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据.稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ,使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合: 也就是 虽然形如主成分分析技术(PCA)能使我们方便地找到一组“完备”基向量,但是这里我们想要做的是找到一组 “超完备” 基向量来表示输入向量 (也就是说,k > n).超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式.然而,对于超完备基来说,系数 ai 不再由输

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

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,

南京邮电大学网络攻防训练平台(NCTF)-异性相吸-Writeup 题目描述 文件下载地址 很明显,文件之间进行亦或就可得到flag,不再多说,直接上脚本 #coding:utf-8 file_a = open('密文.txt', 'rb') file_b = open('明文.txt', 'rb') ​ str_a = ''.join(file_a.readlines()) str_b = ''.join(file_b.readlines()) ​ ans = '' for i, j in z

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.

基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 这段时间在看基于字典的单帧图像超分辨率重建,本篇主要是对这块做个笔记记录. 基本原理 预处理 1.准备好用于字典训练的低分辨率图像LR及与之对应的高分辨率图片HR. 2.将低分辨率图像双线性或者三次方插值到高分辨率图像相同大小,得到MR. 3.将MR图像分成若干个3x3或者5x5之类的小块,小块之间有1x1或者2x2之类的重叠区域,

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

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

在python 下面一个包含中文字符串的列表(list)或字典,直接使用print会出现以下的结果: >>> dict = {"asdf": "我们的python学习"} >>> print dict {'asdf': '\xe6\x88\x91\xe4\xbb\xac\xe7\x9a\x84python\xe5\xad\xa6\xe4\xb9\xa0'} 在输出处理好的数据结构的时候很不方便,需要使用以下方法进行输出: >

1.准备样本 要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点.这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg] 训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠.首先我把训练集的图片都放在一个目录,然后shift+右键选择该目录,打开cmd,使用命令 dir /s/b >train.txt ,这样就在该目录下生成了一份所有图片的列表,效果如下 然后使用查找替换功能把它修改成下面这个样子,后

L2范数 除了L1范数,还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2.它也不逊于L1范数,它有两个美称,在回归里面,有人把有它的回归叫“岭回归”(Ridge Regression),有人也叫它“权值衰减weight decay”.这用的很多吧,因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题:过拟合.至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂.通