文件名称:
SparseCoding：基于L1的字典学习，用于稀疏编码-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：2020年9月9日更新：
我尝试拉动并运行它，以发现它与最新的pytorch和Windows不兼容。 我将在下周更新它-现在不会运行。 -本
用法
该演示需要 。
首先，使用--help执行python run_demo.py来查看可选参数。 默认实验是带有MNIST的字典学习演示。
目的
该存储库的最终目标是提供一个稀疏的编码库，该库可实现用于（1）词典学习，（2）传统/凸代码推断（例如ISTA，SALSA）和（3）“展开”可学习编码器（例如，）。
现在，字典学习正在不断发展。 特别是，我正在构建结合了（2）和（3）的编码器类。 然后，我将概括用于形态学成分分析（MCA）的类，这是一种用于源分离的稀疏编码方法。
稀疏编码背景
用信号或图像的基本组成部分来表示通常很有用。 例如，笑脸可以有效地描述为“圆，两个点和曲线”。 至少，这比“像素1：值0.1。像素2：值1”更有效，以此类推。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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