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PPT和源码的字典学习方案。

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简介：
提供图解《字典学习》代码的实现以及配套的PPT资源，其中涵盖了KSVD和OMP等算法。该资源包含了一系列详细的示例，旨在帮助读者更好地理解和掌握这些技术。

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  • 字典学习PPT及源码
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    本资料包含关于字典学习方法的详细介绍与演示PPT，同时提供相关算法的源代码，便于读者深入理解和实践应用。 图解《字典学习》代码实现及PPT资源，涵盖KSVD、OMP等内容，并包含详细示例。
     
  • 关于稀疏表示和字典学习算法的PPT学习资料
    优质
    本PPT涵盖了稀疏表示与字典学习的基础理论、最新进展及应用实例，旨在为相关领域的研究者和技术人员提供深入理解与实践指导。 稀疏表示与字典学习算法的学习资料包括OMP、MP、BP以及相关字典学习算法的分析讲解，其中包含大牛Micheal Elad 的ppt相关的演示文稿。
     
  • FDDL字典学习_Fisher字典学习_字典学习分类_字典学习Matlab_高光谱分类
    优质
    本项目聚焦于FDDL（Fisher Discriminative Dictionary Learning）及FDL(Fisher Dictionary Learning)技术，探讨其在字典学习与分类中的应用，并使用Matlab实现高光谱图像分类。 基于稀疏表示的高光谱图像分类的Fisher字典学习方法的Matlab代码提供了一种有效的方式来改进高光谱数据的分类性能。这种方法利用了Fisher准则来优化字典的学习过程，从而提高了特征的选择性和区分度，在保持低计算复杂性的同时增强了模型对噪声和变化环境的鲁棒性。
     
  • SGK字典学习算法_SVD_K-SVD_字典学习算法_SGK字典学习算法
    优质
    简介：SGK字典学习算法是一种先进的信号处理技术，结合了SVD与K-SVD的优势，用于优化稀疏表示，特别适用于模式识别和数据压缩等领域。 SGK字典学习速率显著优于K-svd算法。
     
  • 在线字典学习的代码
    优质
    本项目提供了一个在线字典的学习平台，通过编写和阅读代码来提升编程技能，适合初学者练习与查阅。 在线字典学习简单Demo的实现包括在命令窗口运行cost函数，并注意矩阵维度的问题。
     
  • 离散数学学习PPT教学方案
    优质
    本PPT教学方案旨在为《离散数学》课程提供系统化的授课指导，涵盖集合论、图论与逻辑基础等核心内容，辅以实例解析和习题演练，助力学生掌握抽象概念并应用于实际问题解决。 离散数学是研究离散量的结构及其相互关系的一门学科，属于现代数学的重要分支之一。它主要关注不同元素之间的连接，并探讨基于这些离散量的结构及它们之间存在的联系。通常情况下，其研究的对象数量有限或可数。 在许多领域中，尤其是计算机科学和技术领域内，离散数学有着广泛的应用范围。对于计算机专业来说，这门学科是必不可少的基础课程之一，涵盖了程序设计语言、数据结构、操作系统等多个方面，并为后续学习如编译技术、人工智能等高级课程奠定基础。 通过深入研究离散数学，不仅可以掌握描述和处理离散结构的有效工具与方法，还能提高抽象思维能力和逻辑推理技巧。这将有助于未来参与创新性科研项目及开发工作时打下坚实的基础。
     
  • MATLAB源码：计算机视觉中的字典学习
    优质
    本作品提供了一系列用于计算机视觉任务中字典学习的MATLAB源代码，旨在优化图像和视频处理技术。 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界通常被称为稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包括两个阶段：第一个是字典构建阶段，第二个是在预计算的字典下进行样本的稀疏编码。
     
  • Sparse Coding: L1范数下的字典学习方法
    优质
    本研究探讨L1范数在稀疏编码中的应用，重点介绍了一种基于L1范数的字典学习算法，有效提升了信号处理与特征提取领域的性能。 2020年9月9日更新：我尝试运行它后发现其与最新的pytorch及Windows环境不兼容。预计下周进行相关更新，目前无法正常工作。 使用方法： 首先，请通过执行命令`python run_demo.py --help`查看可选参数。 默认实验为基于MNIST数据集的字典学习演示。 目标：此存储库旨在提供一个稀疏编码库，用于（1）词典学习；（2）传统/凸代码推断（例如ISTA、SALSA等方法）以及（3）“展开”可学习编码器。目前，该库正在不断改进中。 特别地，我正致力于构建一种结合了上述第(2)和(3)点的编码器类，并将扩展用于形态成分分析(MCA)，这是一种稀疏编码技术应用于源分离的方法。 背景介绍：用信号或图像的基本组成部分来表示通常很有帮助。例如，笑脸可以被有效描述为“圆、两个点以及曲线”。至少相较于每像素具体值（如像素1: 值0.1, 像素2: 值1等）的表述方式更为简洁和高效。
     
  • 经典的K-SVD字典学习算法
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    经典K-SVD字典学习算法是一种高效的信号处理与图像处理技术，通过迭代优化过程构建稀疏表示所需的过完备字典，广泛应用于模式识别和数据压缩等领域。 经典K-SVD程序是字典学习的一个优秀范例，适合初学者参考和学习。该程序包含详细的注释，便于理解。