HyperAI超神経

スパース表現

まばらな表現係数の最小数に基づいて、より多くの信号のエネルギーが可能な限り記述されます。異なるタイプの信号は、異なる変換の下では異なる係数分布を持ちます。

スパースな表現の意味

  • スパース表現の目的は、次元を減らしてスペースを節約することです。同時に、スパース表現の後は、特徴ベクトルの次元間の依存性が減少し、より独立したものになります。
  • スパース式の解法中に追加されるスパース制約により、計算後に得られる「基底」がデータを説明する上で同じ重要性を持つようになり、その目的はデータの背後に隠れた説明要因を見つけることです。
  • この理論は、連立一次方程式の疎な解を扱い、画像処理、信号処理、機械学習、医療画像処理などのアプリケーションに関連する解を見つけるために使用できます。

スパース表現の特徴

  • 機能の選択: 機能の自動選択を実装します。
  • 解釈可能性: モデルを解釈しやすくします。