Sammanfattning av denna webbsida: Det är nu väl etablerat att glesa signalmodeller är väl lämpade för restaureringsuppgifter och effektivt kan läras av ljud-, bild- och videodata. Den senaste forskningen har varit inriktad på att lära sig discriminativa glesa modeller i stället för rent rekonstruktiva. I detta dokument föreslås ett nytt steg i den riktningen, med en ny gles representation för signaler som hör till olika klasser i form av en delad ordbok och flera klassbeslutsfunktioner. Den linjära varianten av den föreslagna modellen medger en enkel probabilistisk tolkning, medan dess mest allmänna variant medger en tolkning i termer av kärnor. En optimeringsram för att lära sig alla komponenter i den föreslagna modellen presenteras, tillsammans med experimentella resultat på standard handskriven siffra och textur klassificering uppgifter.
I REF föreslogs en ny gles representation av signaler som hör till olika klasser i termer av ett delat lexikon och diskriminerande modeller.
Supervised Dictionary Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}