搜索资源列表
OMP算法：匹配追踪算法
- OMP算法：匹配追踪算法，输入字典和图像，获得图像在字典下的稀疏系数。有部分解释-OMP algorithm: matching pursuit algorithm, the input dictionary and images, access images in the dictionary under the sparse factor. Some explanation
Improved-non-negative-sparse-coding-algorithm
- 改进的非负稀疏编码图像基学习算法Improved non-negative sparse coding algorithm for image-based Learning-Improved non-negative sparse coding algorithm for image-based Learning
Sparse-Reconstruction_2.0
- 基于分散近似的稀疏重建算法,用于l1-l2规划，图像去噪，图像压缩等。-sparse reconstruction by separable approximation
TOTO_NeuralNetwork_v2
- 全手工Java书写的完全面向对象结构的人工神经网络，现版本，仅实现BP神经网络以及普通梯度下降法，但结构精炼，易于扩展，本人正在书写稀疏自编码用于图像处理，但本版本尚未涵盖。将在以后的版本中上传。（附带CSV输入）-Neural Network Programmed by JAVA, the key contribution of this Project is 100 OO based, readers can easily figure out how to add more things
Sparse-Autoencoder
- 稀疏自编码是构成堆栈式自编码的基础，通过稀疏自编码可以提取图像的边缘特征。-Sparse coding constitute the basis of the stack self-encoded by sparse coding can be extracted the edge feature of the image.
starter
- 基于深度学习的稀疏自编码器，对图像特征进行提取，然后分类-Extraction the encoder based on sparse feature depth study
Autoencoder-Code
- 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.本文提供稀疏编码的一个实例-Sparse Coding.
MOD
- MOD算法是经典的字典学习算法，他能适应各种信号如图像、声音、机床振动等的稀疏表示-MOD algorithm is the classic dictionary learning algorithm, he can adapt to a variety of signals, such as sparse image, sound, vibration or the like, said machine tool
xishu
- 这是一个完整的稀疏分解用于图像去噪的一个压缩文件，而且是一个基于FFT变换的算法(This is a compressed file a complete sparse decomposition for image denoising, and is based on FFT transform algorithm)