辞書学習

辞書学習は、計算神経科学、機械学習、コンピュータビジョン、および画像処理における重要な問題です。その主な目的は、与えられたデータから適切な基底を見つけることです。具体的には、辞書学習の問題では、形式 \( y = Ax \) のサンプルを得ます。ここで、\( y \in \mathbb{R}^n \) はランダムベクトル、\( A \) は未知の辞書行列、\( x \) は未知のスパースベクトル分布からサンプリングされたベクトルです。このタスクの目標は、データを効果的に表現し分析するために、この辞書行列 \( A \) を近似的に復元することです。