稀疏矩陣、稠密矩陣、稀疏表示、字典學習概念

阿新 • • 發佈：2019-01-10

稀疏矩陣：矩陣中0元素的個數遠大於非零，且0元素分佈無規律。

稠密矩陣：稀疏矩陣反之。

稀疏表示：尋找一個係數矩陣A（K*N）以及一個字典矩陣B（M*K），使得B*A儘可能的還原X，且A儘可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。書上原文為（將一個大矩陣變成兩個小矩陣，而達到壓縮）

字典學習：“為普通稠密表達的樣本找到合適的字典，將樣本轉化為合適的稀疏表達形式，從而使學習任務得以簡化，模型複雜度得以降低，通常稱為‘字典學習’（dictionary learning），亦稱‘稀疏編碼’（sparse coding）”塊內容

參考

https://blog.csdn.net/touch_dream/article/details/70767343

稀疏矩陣、稠密矩陣、稀疏表示、字典學習概念

稀疏矩陣：矩陣中0元素的個數遠大於非零，且0元素分佈無規律。稠密矩陣：稀疏矩陣反之。稀疏表示：尋找一個係數矩陣A（K*N）以及一個字典矩陣B（M*K），使得B*A儘可能的還原X，且A儘可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。書上原文為（將一個大矩陣變成兩個小矩陣，而達到壓縮）字典學

Julia 稀疏矩陣轉稠密矩陣

julia> using LinearAlgebra julia> @which I LinearAlgebra julia> S = spdiagm(-1 => -ones(2), 1 => -ones(2)) + sparse(2I, 2+1, 2+

稀疏表示和字典學習

1. 引言　　近年來，隨著晶片、感測器、儲存器以及其他硬體裝置的快速發展，很多領域都面臨著資料量過大、處理時間過長的問題。傳統的訊號處理方式已經無法滿足人們對大量資料處理的需求，簡潔、高效、稀疏的訊號表示方法是人們研究、關注的熱點。稀疏表示和字典學習方法在解決資料量過大的問題上有獨特的優勢，稀疏表示和字典

稀疏表示以及字典學習

1.什麼是稀疏表示：假設我們用一個M*N的矩陣表示資料集X，每一行代表一個樣本，每一列代表樣本的一個屬性，一般而言，該矩陣是稠密的，即大多數元素不為0。稀疏表示的含義是，尋找一個係數矩陣A（K*N）以及一個字典矩陣B（M*K），使得B*A儘可能的

矩陣的壓縮儲存(稀疏矩陣的十字連結串列儲存、稀疏矩陣的三元組行邏輯連結的順序表儲存表示、稀疏矩陣的三元組順序表儲存表示)

// c5-2.h 稀疏矩陣的三元組順序表儲存表示(見圖5.4) #define MAX_SIZE 100 // 非零元個數的最大值 struct Triple { int i,j; // 行下標,列下標 ElemType e; // 非零元素值 }; struct T

稠密矩陣稀疏矩陣

看書的時候看到dense matrix 就比較好奇，為什麼會有這個定義，如果一個矩陣是稠密矩陣那麼會有什麼性質？某度搜索一下，出來一個看似很合理但是沒什麼性質顯示的解釋：非0元素佔所有元素比例較大的矩陣稱為稠密矩陣。參考稀疏矩陣的定義：若數值為0的元素數目遠遠多於非

圖的儲存結構：鄰接矩陣與鄰接表（稠密圖與稀疏圖）

稠密圖用鄰接矩陣儲存稀疏圖用鄰接表儲存原因：鄰接表只儲存非零節點，而鄰接矩陣則要把所有的節點資訊(非零節點與零節點)都儲存下來。稀疏圖的非零節點不多，所以選用鄰接表效率高，如果選用鄰接矩陣則效率很低，矩陣中大多數都會是零節點！稠密圖的非零界點多，零節點少，選

人臉識別（稀疏表示、人工神經網路）

1. 稀疏表示對於一個訊號 x，如果 x 中大部分的元素都為 0，只有少部分元素不為0，則稱訊號 x 為稀疏的。或者 x 中大部分元素都為較小值，接近於 0，只有少部分元素為較大值，也可以稱訊號 x 為稀疏的（例如，影象傅立葉變換之後，或者小波變換之後）。

稀疏矩陣的三元組表示的實現及應用（2）——採用三元組儲存稀疏矩陣，設計兩個稀疏矩陣相加的運算演算法

座標系轉換之三：尤拉角、四元數、旋轉矩陣、方向餘弦矩陣、旋轉向量、軸角表示

座標轉換有很多種方法，不同的領域有不同的使用習慣。上兩篇文章我們講了旋轉矩陣和尤拉角，可知尤拉角是可以由旋轉矩陣轉化而來。那麼怎麼從尤拉角轉化為旋轉矩陣呢？尤拉角（Euler angles）與旋轉矩陣（Rotation Matrix）假設座標

[C++] 動態規劃之矩陣連乘、最長公共子序列、最大子段和、最長單調遞增子序列

每次種子 () return 避免 amp 可能 text com 一、動態規劃的基本思想　　動態規劃算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。　　將待求解問題分解成若幹個子問題，先求

三維空間旋轉（歐拉角、四元數、旋轉矩陣）

轉換當我隨著 www href bsp out 組合相同　　姿態角（歐拉角）　　　　姿態角即RPY（roll, pitch,yaw）又叫歐拉角，是由三個角組成的。　　俯仰角（pitch）　　　　翻滾角（roll）　　　　偏航角（yaw）　　　　其中最

R: matrix & array 生成、操作矩陣、數組：

得到其中證明 nbsp 循環 sum 問題：三維 AS ################################################### 問題：生成、操作矩陣 18.4.27 怎麽生成矩陣 matrix、，，及其相關操作？

Nowcoder 北師校賽 B 外掛使用拒絕 ( k次前綴和、矩陣快速冪打表找規律、組合數 )

HERE signed dir eof ims net logs hit vector 題目鏈接題意 : 中文題、點鏈接分析 : 有道題是問你不斷求前綴和後的結果 Click here 這道題問的是逆過程分析方法雷同、可參考 Click here --------

【矩陣論】02——線性空間——基、維數與座標

本系列文章由Titus_1996 原創，轉載請註明出處。文章連結：https://blog.csdn.net/Titus_1996/article/details/82835889 本系列文章使用的教材為《矩陣論》（第二版），楊明，劉先忠編，華中科技大學出

真假正負例、混淆矩陣、ROC曲線、召回率、準確率、F值、AP

[轉自：https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/53769861] 一、假正例和假負例假正例（False Positive）：預測為1，實際為0的樣本假負例（False N

WebGL中模型矩陣、檢視矩陣和投影矩陣

WebGL中模型矩陣、檢視矩陣和投影矩陣在WebGL開發中Shader是非常終於的部分，它是用類C語言的GLSL語言編寫的，可以實現很多炫酷的效果。先看一篇網友的文章：GLSL下幾個簡單的Shader。文章中介紹了許多簡單的shader。看完文章之後就對shader的編寫有一個基

形象理解線性代數（三）——列空間、零空間（核）、值域、特徵值（特徵向量）、矩陣與空間變換、矩陣的秩

這裡，我們還是要以形象理解線性代數（一）——什麼是線性變換？為基礎。矩陣對向量的作用，可以理解為線性變換，同時也可以理解為空間的變換，即（m*n）的矩陣會把一個向量從m維空間變換到n維空間。一、矩陣的列空間與矩陣的秩以及值域的關係矩陣的列空間，其實就是矩陣的列所組成的空間。比如我們考慮

第四節、逆矩陣與轉置矩陣

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奇異值：奇異值分解法是線性代數中一種重要的矩陣分解法，在訊號處理、統計學等領域有重要應用。定義：設A為m*n階矩陣，A'表示A的轉置矩陣，A'*A的n個特徵值的非負平方根叫作A的奇異值。記為σi(A)。如果把A‘*A的特徵值記為λi(A‘*A)，則σi(A)＝sqrt(λi(A’*A)

稀疏矩陣、稠密矩陣、稀疏表示、字典學習概念

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