Sparse kodning-det vill säga, modellering data vektorer som sparsamma linjära kombinationer av baselement-är allmänt används i maskininlärning, neurovetenskap, signalbehandling, och statistik. Detta dokument fokuserar på att lära sig den grund som, även kallad ordbok, för att anpassa den till specifika data, ett tillvägagångssätt som nyligen har visat sig vara mycket effektivt för signalrekonstruktion och klassificering i ljud- och bildbehandlingsdomäner. Detta papper föreslår en ny online optimering algoritm för ordbok lärande, baserat på stokastiska approximationer, som skalar upp graciöst till stora dataset med miljontals träningsprover. Ett bevis på konvergens presenteras, tillsammans med experiment med naturliga bilder som visar att det leder till snabbare prestanda och bättre ordböcker än klassiska batch algoritmer för både små och stora datauppsättningar.
Julien m.fl. I REF föreslogs en inlärningsmetod online för att hantera stora datamängder med miljontals utbildningsprover.
Online dictionary learning for sparse coding
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}