稀疏编码

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到目前为止,我们所考虑的稀疏编码,是为了寻找到一个稀疏的、超完备基向量集,来覆盖我们的输入数据空间。现在换一种方式,我们可以从概率的角度出发,将稀疏编码算法当作一种“生成模型”。
到目前为止,我们所考虑的稀疏编码,是为了寻找到一个稀疏的、超完备基向量集,来覆盖我们的输入数据空间。现在换一种方式,我们可以从概率的角度出发,将稀疏编码算法当作一种“生成模型”。
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我们将自然图像建模问题看成是一种限行叠加,叠加元素包括<math>k</math>个独立的源特征<math>\mathbf{\phi}_i</math>以及加性噪声<math>\nu</math>:
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我们将自然图像建模问题看成是一种线性叠加,叠加元素包括 <math>k</math> 个独立的源特征 <math>\mathbf{\phi}_i</math> 以及加性噪声 <math>\nu</math> :
:<math>\begin{align}
:<math>\begin{align}

Revision as of 17:28, 16 March 2013

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