Abstract-Performing signalbehandling uppgifter om komprimerande mätningar av data har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. I det här dokumentet utökar vi tidigare arbete med komprimerande ordlista lärande genom att visa att mer allmänna slumpmässiga prognoser kan användas, inklusive glesa sådana. Mer exakt undersöker vi kompressiva K-medel som kluster som ett specialfall av kompressiv ordboksinlärning och ger teoretiska garantier för dess prestanda för en mycket allmän klass av slumpmässiga projektioner. Vi föreslår sedan ett minne och beräkning effektiv ordbok lärande algoritm, särskilt utformad för att analysera stora volymer av högdimensionella data, som lär sig ordboken från mycket gles slumpmässiga projektioner. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att minska beräkningskomplexiteten och åtkomsten till minne/data, med kontrollerbar förlust i noggrannhet.
I REF utvidgade författarna ytterligare problemet med kompressivt lexikon lärande baserat på glesa slumpmässiga prognoser.
Efficient dictionary learning via very sparse random projections
{'venue': '2015 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA)', 'journal': '2015 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}