Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)
2017-05-29 微天使 Deep Learning(深度学习)学
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)
9.2、Sparse Coding稀疏编码 如果williamhill asia 把输出必须和输入相等的限制放松,同时利用线性代数中基的概念,即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn, Φi是基,ai是系数,williamhill asia 可以得到这样一个优化问题:Min |I – O|,其中I表示输入,O表示输出。 通过求解这个最优化式子,williamhill asia 可以求得系数ai和基Φi,这些系数和基就是输入的另外一种近似表达。 因此,它们可以用来表达输入I,这个过程也是自动学习得到的。如果williamhill asia 在上述式子上加上L1的Regularity限制,得到:Min |I – O| + u*(|a1| + |a2| + … + |an |) 这种方法被称为Sparse Coding。通俗的说,就是将一个信号表示为一组基的线
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