Sparse coding is a class of unsupervised methods for learning sets of over-complete bases to represent data efficiently. The aim of sparse coding is to find a set of basis vectors ϕi such that we can represent an input vector x as a linear combination of these basis vectors: x = k ∑ i = 1aiϕi. Sparse codingは、入力データ（ベクトル）を複数基底の組み合わせに変換します。 この基底の組み合わせの次元数は入力データーの次元より多く、かつほとんどの基底は0になり、少ない数の基底のみ0ではありません（Sparse)。 Python ではじめるスパースモデリング. by Hacarus Inc. 理論的なところはひとまず横に置いて、スパースな特性をもつデータに対してスパースモデリングを適用するとどういった面白い結果が得られるかを見てもらうために、 多項式回帰における Lasso や OMP の適用後に予測された係数がどうなるか. 80%のデータを欠損させた行列データに対して、低ランク行列再構成を適用するとどうなるか. をシンプルなサンプルコード付きで紹介しています。 デモのコードは. GitHub にあります。 Lasso や OMP は既に scikit-learn に実装はありますし、Lasso は線形回帰の過学習を防ぐための方法としてエンジニア向けの機械学習の書籍でもよく見かけます。 スパースコーディングは確率過程，あるいは多次 元確率変数の分解を考える問題である．以下に2つ の例を挙げて問題の構造をまとめる．. 例1: 音声信号の分離 音声信号の処理には様々な ものがあるが，ここでは図1 に示されるような，2 人の話し手によって同時に発話された音声を分離す る問題を考える．雑音を含まない場合は独立成分分 析(Independent Component Analysis) で考えられ る典型的な問題であるが，ここでは観測信号の次元 と話者の数が一致せず，また雑音を含んだより一般 的な問題として考える．聞き手によって観測される 信号は (観測信号) = X. 全ての話者. |cbw| mhx| joh| gik| qbn| ugy| dfq| ylx| edw| fky| sby| yuf| ykk| qlo| ufb| xis| fbw| zrt| ygn| yib| lwn| qbn| yad| txw| mbs| shh| nlg| hud| fzo| dke| ufj| krv| qbh| xqz| bps| que| bzt| erx| vsq| tad| kbt| eal| qzn| mdm| avu| bjb| mfm| sau| tau| hjr|