Sammanfattning av denna webbsida: Att modellera data med linjära kombinationer av några få element från ett lärt lexikon har varit fokus för mycket ny forskning inom maskininlärning, neurovetenskap och signalbehandling. För signaler som naturliga bilder som medger sådana glesa representationer är det nu väl etablerat att dessa modeller är väl lämpade för restaureringsuppgifter. I detta sammanhang, lärande ordboken innebär att lösa en storskalig matris factorization problem, som kan göras effektivt med klassiska optimeringsverktyg. Samma metod har också använts för att lära sig funktioner från data för andra ändamål, t.ex. bildklassificering, men det har visat sig vara svårare att ställa in ordboken på ett övervakat sätt för dessa uppgifter. I denna uppsats presenterar vi en allmän formulering för övervakad ordbok lärande anpassat till en mängd olika uppgifter, och presentera en effektiv algoritm för att lösa motsvarande optimeringsproblem. Experiment på handskriven sifferklassificering, digital konstidentifiering, ickelinjära inversa bildproblem och komprimerad avkänning visar att vårt tillvägagångssätt är effektivt i storskaliga miljöer, och är väl lämpat för övervakad och halvövervakad klassificering, samt regressionsuppgifter för data som medger glesa representationer. Nyckelord: Basisk strävan, Lasso, ordlista lärande, matris factorization, sparsamt huvudkomponentanalys, semi-övervakad inlärning, komprimerad sensation.  Résumé : Le codage parcimonieux consite à représenter des signaux combinaisons linéaires de quelques éléments d'un Dictionnaire. Cette approche a fait l'objet d'un nombre viktigt de travaux en apprentissage statistique, traitement du signal et neuro-sciences. Pour des signaux qui admettent des représentations parcimonieuses, il est maintenant admis que cette approche permet d'obtenir de très bons résultats en restauration. Dans ce contexte, apprendre le dictionnaire résulte en un problème non convexe de factorisation de matrise, qui peut être traité efficacement par des outils d'optimisation classique. Cette même approche a aussi été utilisée pour des tâches autres que la rekonstruktion, comme la klassificering d'image, mais apprendre le Dictionnaire de façon supervisé est plus difficile. Nous présentons dans cet article une méthode d'apprentissage de dictionnaire supervisée, fondée sur un algoritme d'optimisation stochastique, pour des tâches de classification ou de regression. Les expériences menées en reconnaissance de chiffres, problèmes inverses nonlinéaires dans les images, et codage compréssé, montrent que notre approache est efficace à large échelle, et permet de résoudre des tâches de klassification et regression pour des données admetant des représentations parcimonieuses.
Ett uppgiftsdrivet ramverk för ordbokslärande har också föreslagits REF.
Task-Driven Dictionary Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34, 4 (2012) 30', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}