raretéIl s’agit du principe de la détection compressée, se référant principalement à la situation où la proportion d’éléments vides est importante. Il est généralement calculé en divisant le nombre d'éléments mis à 0 dans un vecteur ou une matrice par le nombre total d'entrées dans le vecteur ou la matrice.

Dans une matrice, si le nombre d'éléments ayant une valeur de 0 est bien supérieur au nombre d'éléments non nuls, la matrice est appelée matrice creuse. De même, si le nombre d’éléments non nuls représente la majorité, la matrice est appelée matrice dense.

Si le signal est clairsemé, cela signifie qu'il contient de nombreux éléments nuls. Dans ce cas, les informations peuvent être compressées et le problème peut être résolu en trouvant simplement des éléments non nuls. Cependant, en réalité, le signal lui-même n’est pas clairsemé. Après une transformation, il est principalement clairsemé sur un ensemble de bases, c'est-à-dire une représentation clairsemée du signal.

En outre, il existe deux types de parcimonie : la parcimonie des caractéristiques et la parcimonie du modèle. La parcimonie des caractéristiques fait référence à la parcimonie des vecteurs de caractéristiques, tandis que la parcimonie du modèle fait référence à la parcimonie des pondérations du modèle.

Mots apparentés : matrice creuse, détection compressée.

Références

【1】https://www.jianshu.com/p/8025b6c9f6fa

【2】https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5048235.html