Abstract-Vi utvecklar ett effektivt lärande ramverk för att konstruera signalordböcker för gles representation genom att välja ordbok kolumner från flera kandidatbaser. Med sparsamt menar vi att endast ett fåtal ordlistade element, jämfört med den omgivande signaldimensionen, exakt kan representera eller väl approximera de intressanta signalerna. Vi formulerar både valet av ordbok kolumner och den glesa representationen av signaler som en gemensam kombinatorial optimering problem. Det föreslagna kombinatoriska målet maximerar variansminskningen över uppsättningen träningssignaler genom att begränsa storleken på ordboken samt antalet lexikonkolumner som kan användas för att representera varje signal. Vi visar att om den tillgängliga ordboken kolumnvektorer är inkonsekventa, vår objektiva funktion uppfyller ungefärlig submodulitet. Vi utnyttjar denna egendom för att utveckla SDS OMP och SDS MA, två giriga algoritmer med approximativa garantier. Vi beskriver också hur vårt inlärningsramverk möjliggör lexikonval för strukturerade glesa representationer, t.ex. där glesa koefficienter förekommer i begränsade mönster. Vi utvärderar vår syn på syntetiska signaler och naturliga bilder för representation och målarproblem.
De giriga baserade metoderna är enklare, till exempel, Cevher och Krause REF formulerar ordlistan kolumner urval och sparsam representation av signaler som ett gemensamt kombinatoriskt problem och föreslå en ordbok urvalsmodell.
Greedy Dictionary Selection for Sparse Representation
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}