在KSVD算法中字典的初始化是选取原始数据中的K个原子组成字典，那这样是否就意味着原始数据的样本数必须要大于字典的原子数？
即：假设Y(n×m)是原始数据，D(n×k)是字典，X(k×m)是稀疏系数，是否必须m>k，才可以初始化字典
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- 2022-04-13 23:21回答 1 已采纳 都可以，看你怎么去写，你可以将指针放在第一个元素上，这个是带头结点的，不带头节点放在第一个元素之前你可以看我这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_51553982/article
- 2023-02-22 09:48回答 1 已采纳 您好，想法非常好，也非常符合常识，但是我认为核心问题集中在以下几点 ：第一，‘从初始节点计算与其他节点的距离，使每次选取下一落脚点距离当前节点最近’ 能不能更快逼近最优解？ 能的。第二，是否有
- 2022-08-27 09:42回答 3 已采纳 看你要做什么方面的，对应不同数据。比如结构化数据一般树模型比较通用，像xgboost,lightgbm。深度学习一般是图像，文本，语音，这算法模型就多了。文本，直接看transformer,bert,
- 2020-04-16 12:09一九九六年秋_的博客 字典的初始化可以选取样本集中的K个原子作为最原始的过完备字典，也可以使用一个固定的字典，比如DCT字典。 稀疏表示分为两个阶段： 第一阶段：稀疏编码 利用模型： （形式1、2都是带有约束的优化问题，我们选用无...
- 2022-02-27 09:58回答 3 已采纳 因为第二个for循环在第一个for循环之内，第一个for循环的执行次数是n，第n+1次只判断，不执行，所以第二个for循环在第一个for循环内的实际执行次数是n；第二个for循环本身的频度是n+1（执
- 2023-03-07 15:41回答 2 已采纳 在实际项目中，对于10万条以下记录进行排序，使用C#自带的OrderBy函数已经足够了，因为其使用的是基于Timsort算法的排序方法，具有良好的稳定性和效率，能够满足绝大部分排序需求。 然而，对于1
- 2023-02-09 22:39回答 2 已采纳 从代码来看，没有看出有什么明显的问题，需要通过调试的方式进一步排查。 具体的，可以添加一些输出语句来打印出 "seq" 序列，以及 "route" 路径序列的内容，看是否有什么顾客没有被加入到路径中。
- 2021-08-02 09:41抢我糖还想跑的博客 2019-04 一、引言 1、有监督学习 ...字典学习一般是无监督学习过程，维灾情况，导致高维空间中，最近的点和最远的点的距离随维度增加而减小，换句话说，维度增加让远点和近点的差异减小，趋近于
- 2023-04-09 15:08回答 4 已采纳 这不简单么？5 - 2 - 1/4 = 3 - 1/4 = 2 + 3/4
- 2023-02-26 11:13回答 3 已采纳 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7524336这篇博客你也可以参考下：C/C++语言中的int a; int* a; int** a;
- 2022-01-01 11:12回答 2 已采纳 https://wk.baidu.com/view/e676474da417866fb84a8e96.html?fr=aladdin31713&ind=1&callWelfare=1&wiseType
- 2020-09-14 20:22AI_Younger_Man的博客 稀疏表示（二）——KSVD算法详解（结合代码和算法思路） ...
- 2020-03-10 16:47回答 1 已采纳 你用的数据集应该图片有自己的编号的，直接for循环载入吧。
- 2023-09-12 05:30温柔倩影的博客 本文将介绍基于KSVD算法的图像去噪实现，并提供相应的MATLAB代码。以上就是基于稀疏表示KSVD算法的图像去噪实现的详细步骤和MATLAB代码。通过学习字典和稀疏编码，以及对图像进行逐像素的去噪处理，我们可以有效地...
- 2019-03-30 22:36AI新视界的博客 文章目录一、字典学习数学模型1.1、数学描述1.2、求解问题1.3、字典学习算法实现 字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客 一、字典学习数学模型 字典学习的...
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