희소 표현최소한의 계수 개수를 기준으로, 가능한 한 많은 신호의 에너지가 설명됩니다. 다양한 변환 하에서 다양한 유형의 신호의 계수 분포도 달라집니다.

희소 표현의 중요성

• 희소 표현의 목적은 차원을 줄이고 공간을 절약하는 것입니다. 희소 표현 후에는 특징 벡터의 차원 간 종속성이 줄어들고 더 독립적이 됩니다.
• 희소 표현식을 풀 때 추가된 희소 제약 조건은 계산 후 얻은 "기초"가 데이터를 설명하는 데 동일한 중요성을 갖도록 하여 데이터 뒤에 숨겨진 설명적 요소를 찾는 목표를 갖습니다.
• 이 이론은 선형 방정식 시스템에 대한 희소 솔루션을 다루며 이미지 처리, 신호 처리, 머신 러닝, 의료 영상 등의 응용 분야에서 관련 솔루션을 찾는 데 사용될 수 있습니다.

희소 표현의 특징

• 기능 선택: 자동 기능 선택
• 해석 가능성: 모델을 더 쉽게 설명할 수 있도록 합니다.