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壓縮感知,即在稀疏編碼的基礎上引入觀測矩陣,迫使編碼的容量更小化,相當於二次編碼,但學習的基與觀測矩陣要求不相關。 圖2-2 採樣與壓縮同步進行 壓縮感知(cs)三個方面問題,同觀測矩陣與學習基之間關係 壓縮感知(CS)觀測矩陣圖
原创 計算機視覺領域的一些牛人博客,超有實力的研究機構等的網站鏈接
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原创 計算機視覺領域稍微容易中的期刊(第一版)
模式識別,計算機視覺領域,期刊 (1)pattern recognition letters, 從投稿到發表,一年半時間 (2)Pattern recognition 不好中,時間長 (3)IEICE Transactions on
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原创 如何發表頂級期刊論文 (轉)
吳信東 博士(美國佛蒙特大學計算機科學系正教授和系主任, TKDE 等多種國際著名學術雜誌的主編和編委) 最重要的九點: 1 、技術貢獻、證據 2 、切忌打擊面太廣、針對的問題多,切入點不能超過 2 個 3 、知道你的敵人是誰 4 、選
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原创 分析壓縮感知
1.引言 信號採樣是模擬的物理世界通向數字的信息世界之必備手段。多年來,指導信號採樣的理論基礎一直是着名的Nyquist 採樣定理。定理指出,只有當採樣速率達到信號帶寬的兩倍以上時,才能由採樣信號精確重建原始信號。可見,帶寬是Nyq
原创 牛人推薦機器學習網站
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