scikit-learnでSparse CodingとDictionary Learning -理論編- - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ

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ya--mada “Sparse Codingの目的は、できるだけ少ない基底の線形和で信号を復元することです”

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2016/11/29 リンク

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scikit-learnでSparse CodingとDictionary Learning -理論編- - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ

この記事は@sakanazensenさん主催のコンピュータビジョンアドベントカレンダーの12月24日分の記事です。... この記事は@sakanazensenさん主催のコンピュータビジョンアドベントカレンダーの12月24日分の記事です。本日のお題はSparse CodingとDictionary Learningをscikit-LearnというPythonの機械学習ライブラリを使ってやってみよう！というお話。こちらのテーマを選んだ理由ですが、先日コンピュータビジョン勉強会＠関東で「Sparselet Models for Efficient Multiclass Object Detection」という論文を紹介した際、資料を作る時間がなくてSparse Codingの話を割愛してしまったので、その補足の意味もこめました。とは言えSparse Codingもscikit-Learn(というよりPython自体)も勉強を始めたばかりのため、解説はあくまでツールを使う上での基本的な知識に留めたいと思います。

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