Abstract-Sparse-kodning i lärda ordböcker har etablerats som ett framgångsrikt tillvägagångssätt för signaldenoisering, källseparation och lösning av omvänt problem i allmänhet. En ordbok inlärningsmetod anpassar en inledande ordbok till en viss signalklass genom att iterativt beräkna en ungefärlig faktorisering av en träningsdatamatris till en ordbok och en gles kodning matris. Det lärda lexikonet kännetecknas av två egenskaper: lexikonets samstämmighet med observationer av signalklassen och lexikonatomernas självsammanhållning. En hög koherens till signalklassen möjliggör gles kodning av signalobservationer med ett litet approximationsfel, medan en låg självsammanhållning av atomerna garanterar atomåterhämtning och en snabbare sönderfallsfrekvens för kvarstående fel för den glesa kodningsalgoritmen. De två målen hög signalkonsistens och låg självkonsistens är vanligtvis i konflikt, därför söker man en kompromiss mellan dem, beroende på tillämpningen. Vi presenterar en ordbok inlärningsmetod med en effektiv kontroll över självsammanhållningen av det utbildade lexikonet, vilket möjliggör en avvägning mellan maximering av glesheten av kodning och approximering av en liksidig tight ram.
Christian m.fl. REF presenterade en ordbok lärande algoritm som kallas IDL som gjorde en avvägning mellan samstämmigheten i ordboken till observationer av signalklass och självsammanhållningen av ordbok atomer.
Learning Dictionaries with Bounded Self-Coherence
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}