Många signalbehandlings- och maskininlärningsmetoder delar i stort sett samma linjär-in-the-parameter-modell, med lika många parametrar som tillgängliga prover som i kärnbaserade maskiner. Sparse approximation är viktigt i många discipliner, med nya utmaningar som uppstår i online-inlärning med kärnor. I litteraturen har därför flera glesa åtgärder föreslagits för att kvantifiera glesa ordböcker och bygga relevanta, varav de mest produktiva är avståndet, tillnärmningen, samstämmigheten och Babels åtgärder. I den här artikeln analyserar vi glesa ordböcker baserade på dessa åtgärder. Genom att genomföra en eigen value analys visar vi att dessa gleshet mäter dela många egenskaper, inklusive linjär självständighet villkor och inducera ett välplacerat optimeringsproblem. Dessutom bevisar vi att det finns en kvasi-isometri mellan parametern (d.v.s. dual) utrymme och ordbokens inducerade funktionsutrymme. Index Terms-Adaptive filtrering, grammatris, kärnbaserade metoder, maskininlärning, mönsterigenkänning, sparsam approximation.. Hans forskningsintressen inkluderar icke-stationär signalanalys och klassificering, ickelinjär och statistisk signalbehandling, glesa representationer, maskininlärning. Av särskilt intresse är tillämpningar för (trådlösa) sensornätverk, biomedicinsk signalbehandling, hyperspektral bildbehandling och icke-linjär adaptiv systemidentifiering. Han är medförfattare (med C. Richard) av 2009 Best Paper Award vid IEEE Workshop om maskininlärning för signalbehandling. Under de senaste fem åren har han publicerat mer än 100 peer-reviewed papper.
Flera sparsamhetsåtgärder har föreslagits i REF för att kvantifiera glesa ordböcker och bygga relevanta.
Analyzing Sparse Dictionaries for Online Learning With Kernels
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}