Den nyligen föreslagna modellen Multi-Layer Convolutional Sparse Coding (ML-CSC), som består av en kaskad av konvolutionella glesa skikt, ger en ny tolkning av Convolutional Neural Networks (CNN). Enligt detta ramverk motsvarar beräkningen av frampasset i ett CNN en jaktalgoritm som syftar till att uppskatta de inbäddade glesa representationsvektorerna - eller funktionskartorna - från en given ingångssignal. Trots att den har fungerat som en central förbindelse mellan CNN och sparsam modellering, saknas fortfarande en djupare förståelse av ML-CSC: det finns inga jaktalgoritmer som kan tjäna denna modell exakt, och det finns inte heller villkor för att garantera en icke-tom modell. Även om man lätt kan få signaler som ungefär uppfyller ML-CSC-begränsningarna, är det fortfarande oklart hur man enkelt kan ta prover från modellen och, vilket är ännu viktigare, hur man kan träna konvolutionsfiltren från verkliga data. I detta arbete föreslår vi en sund jaktalgoritm för ML-CSC-modellen genom att använda en projektionsmetod. Vi erbjuder nya och förbättrade gränser för stabiliteten i lösningen av en sådan strävan och vi analyserar olika praktiska alternativ för att genomföra detta i praktiken. Vi visar att utbildningen av filtren är nödvändig för att möjliggöra icke-triviala signaler i modellen, och vi härleder en online-algoritm för att lära ordböcker från verkliga data, effektivt resulterar i kaskad sparse konvolutionella lager. Sist, men inte minst, visar vi tillämpligheten av ML-CSC-modellen för flera tillämpningar i en oövervakad miljö, vilket ger konkurrenskraftiga resultat. Vårt arbete representerar en bro mellan matris factorization, gles ordbok lärande och sparse auto-encoders, och vi analyserar dessa anslutningar i detalj.
I synnerhet Sulam m.fl. föreslog en multiLayer Convolutional Sparse Coding (ML-CSC) modell REF för oövervakad funktionsextraktion och semiövervakad klassificering på MNIST datasetet.
Multi-Layer Convolutional Sparse Modeling: Pursuit and Dictionary Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 66, no. 15, pp. 4090-4104, Aug.1, 1 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}