卷积学习与传统稀疏编码、ICA模型学习区别(逐步补充)

2023-10-27

逐步总结(有待补充)

无监督学习知识框架:

  • 这种分类不合适,稀疏编码等也可以从统计学角度看做模型学习与参数选择。实际上,稀疏编码是从1维信号发展起来的表示方法。

  • 近年来,稀疏编码逐渐引入信号的先验信息,由非模型向基于模型的转变,学习特色字典。

单层(Sparse,字典-【特征】与ICA字典-【滤波器】代表意思不同)、两层多层训练:

  • For example, if k×k image patches are sampled from a set of natural images, an edge at a given orientation may appear at any location, forcing local models to allocate multiple dictionary elements to represent a single underlying orientation. By contrast, a convolutional model only needs to record the oriented structure once, since dictionary elements can be used at all locations.
  • The convolutional dictionary does not waste resources modeling similar fi
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