An adaptive regularization method for sparse representation
An adaptive regularization method for sparse representation
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稀疏表示的自适应正则化方法
DOI：
10.3233/ica-130451
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chen C. L. Philip
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu Bingxin;Guo Ping;Chen C. L. Philip
稀疏表示SR或稀疏编码SC假设数据向量可以通过基向量上的线性组合来稀疏表示，已经成功地应用于机器学习和计算机视觉任务中。为了解决稀疏表示问题，采用正则化技术对线性表示系数的稀疏性进行约束。本文提出了一种基于重构误差的自适应正则化参数估计方法，以提高随机共振的表示能力。自适应正则化参数的目的是平衡重建误差和系数向量的稀疏性，使重建误差最小。在一些基准数据库上进行了大量的实验。仿真结果表明，这种自适应正则化参数估计方法能够为每个测试样本找到合适的参数，从而提高了随机共振的精度，避免了耗时的交叉验证过程。
Sparse representation SR or sparse coding SC, which assumes the data vector can be sparse represented by linear combination over basis vectors, has been successfully applied in machine learning and computer vision tasks. In order to solve sparse representation problem, regularization technique is applied to constrain the sparsity of coefficients of linear representation. In this paper, a reconstruction-error-based adaptive regularization parameter estimation method is proposed to improve the representation ability of SR. The adaptive regularization parameter aims to balance the reconstruction error and the sparsity of coefficient vector and to minimize reconstruction error. Substantial experiments are performed on some benchmark databases. Simulation results demonstrate that this adaptive regularization parameter estimation method can find a proper parameter for each test sample, consequently, can improve the accuracy of SR and eliminate a time-consuming cross-validation process.
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DOI：
10.1007/978-0-387-31439-6_647
发表时间：
2008-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Richard Baraniuk
通讯作者：
Richard Baraniuk
DOI：
10.1017/cbo9780511794308
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Gitta Kutyniok
通讯作者：
Gitta Kutyniok
DOI：
10.1007/978-981-13-2523-6_1
发表时间：
2018-09
期刊：
SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
影响因子：
--
作者：
L. Kong;Bowen Wang;Guihai Chen
通讯作者：
L. Kong;Bowen Wang;Guihai Chen
DOI：
10.1109/jstsp.2007.910971
发表时间：
2007-12-01
影响因子：
7.5
作者：
Kim, Seung-Jean;Koh, K.;Gorinevsky, Dimitry
通讯作者：
Gorinevsky, Dimitry
DOI：
10.1108/k.1999.28.3.317.5
发表时间：
1994-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Adeli;S. Hung
通讯作者：
H. Adeli;S. Hung