稀疏编码（Sparse Coding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。
目前，单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的，如稀疏编码就是典型的方法之一。这种方法一般先对图像进行特征提取，然后编码成一个低分辨率字典，稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分，然后将这些部分汇聚作为输出。以往的SR方法都关注学习和优化字典或者建立模型，很少去优化或者考虑统一的优化框架。 为了解决上述问题，本文中提出了一种深度卷积神经网络（SRCNN），即一种LR到HR的端对端映射，具有如下性质： ①结构简单，与其他现有方法相比具有优越的正确性，对比结果如下： ②滤波器和层的数量适中，即使在CPU上运行速度也比较快，因为它是一个前馈网络，而且在使用时不用管优化问题； ③实验证明，该网络的复原质量可以在大的数据集或者大的模型中进一步提高。 本文的主要贡献： （1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。 （2）将深度学习的SR方法与基于传统的稀疏编码相结合，为网络结构的设计提供指导。 （3）深度学习在超分辨率问题上能取得较好的质量和速度。 图1展示了本文中的方法与其他方法的对比结果：
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
稀疏编码是一种无监督的学习方法，通过寻找一组“超完备”的基向量来高效的表示样本数据。算法的目的就是找到一组基向量，使得输入向量能够表示为这组基底的线性组合。
机器之心整理 作者：Ruslan Salakhutdinov 参与：Smith 「无监督学习」（Unsupervised Learning）现在已经成为深度学习领域的热点。和「有监督学习」相比，这种方法的最大优势就在于其无须给系统进行明确的标注（label）也能够进行学习。最近，在德国的图宾根，机器学习夏训营（Machine Learning Summer School）正在如火如荼地进行，其中来自 CMU 的 Ruslan Salakhutdinov 教授就带来了很多关于「无监督学习」的精彩内容。今天机器
论文地址：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58601-0_10
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
论文及代码地址：Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution)
懒得总结，就从一篇综述中选取了一部分基于深度学习的图像超分辨率方法。 原文：基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展 作者：孙旭 李晓光 李嘉锋 卓力 北京工业大学信号与信息处理研究室 来源：中国知网
尽管深度神经网络在图像分类方面具有很强的经验性能（empirical performance），但这类模型往往被视为「黑盒」，最为人诟病的就是「难以解释」。
论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/wang18k.html
2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题） 2.5.1. 主成分分析（PCA） 2.5.1.1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对一组连续正交分量中的多变量数据集进行方差最大方向的分解。 在 scikit-learn 中， PCA 被实现为一个变换对象， 通过 fit 方法可以降维成 n 个成分， 并且可以将新的数据投影(project, 亦可理解为分解)到这些成分中。 可选参数 whiten=Tr
[Anchored Neighborhood Regression for Fast Example-Based uper Resolution]-TIMOFTER, 2013, IEEE International Conference on Computer Vision
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
1. 深度学习到底是干啥的？ 2017年10月18日，《自然》杂志网站公布的论文显示，此前战胜人类围棋世界冠军的电脑程序AlphaGo的开发团队又出力作——新程序AlphaGo Zero（阿尔法元）不依靠人类指导和经验，仅凭自身算法强化学习，就以100:0的战绩击败了AlphaGo（阿尔法狗）。深度学习愈演愈烈，那么究竟什么是深度学习呢？对于新手该怎么快速入门呢？本文从仿生学角度做出一个入门级的介绍，如有好的建议或者疑问，欢迎文末留言。 在深度学习出现之前，科学家们都是通过人为设计特征，然后将人为设计的特征
据美国情报高级研究计划局（IARPA）网站2016年1月4日消息，该机构正在征寻针对罕见事件的建模与预测方法。 为了了解研发新一代计算机的潜在机遇和挑战，IARPA正在向以下两个领域的专家们征求方案：（1）拥有类脑计算机系统设计与研制经验的计算机科学家；（2）就神经计算原理对新一代计算机研发的实际用途持有可靠观点的神经学家。 IARPA要求提交方案的神经学家和计算机科学家能够清晰简明地回答以下一个或多个问题： 问题1：基于尖峰脉冲的表征技术 大脑运行时采用的代码基于大量神经元内罕见的尖峰脉冲。在许多系统中，
本文介绍了特征提取在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用，并讨论了特征提取的算法和步骤。作者强调了特征提取的重要性，并指出在特征提取过程中需要注意的问题，包括数据量、最佳算法、可能性、目的以及检查NULL值等方面的问题。
算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中，K-SVD不仅仅将原子依次更新，对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正. 不像MOP，K-SVD不需要对矩阵求逆，而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量.
本文带你一窥Twitter整个产品链的构成，了解数据科学是怎样在各类型公司中发挥作用的。
1-范数：即向量元素绝对值之和，matlab中可以调用函数norm(x, 1)
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
【新智元导读】Facebook AI 实验室负责人Yann LeCun 在 CVPR2015 演讲，提到了深度学习在计算机视觉领域的应用及局限，比如缺乏理论、缺少论证、缺乏无监督学习，当然也提到了基于
机器之心专栏 机器之心编辑部 一个「所见即所思」的世界将是什么样子？ 在科幻小说《三体》中，企图占领地球的三体人被赋予了一个很独特的设定：通过脑电波共享信息，彼此之间思维透明、不善阴谋。在他们那里，想和说是同一个词。而人类则利用自身思维不透明的特性想出了「面壁计划」，最终成功骗过三体人，取得了阶段性胜利。 那么问题来了，人类的思维真的是完全不透明的吗？随着一些技术手段的出现，这个问题的答案似乎没有那么绝对了。很多研究者都在尝试解码人类思维的奥秘，将一些大脑中的信号解码为文字、图像等信息。 最近，两个研究团队
在深度强化学习中，大型网络在直接的策略逼近过程中，将会学习如何将复杂的高维输入（通常可见）映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网络学习较简单任务时（如玩 Qbert 游戏），学到的内容中只有一小部分是实际策略。一个常见的理解是网络内部通过前面层级学习从图像中提取有用信息（特征），这些底层网络将像素映射为中间表征，而最后（几）层将表征映射至动作。因此这些策略与中间表征同时学习得到，使得独立地研究策略几乎不可能。
【新智元导读】3月11日，北京脑科学和类脑计算论坛召开，以“众神（经）计算”为主题，由中科院计算所研究员孙毓忠首次提出，众专家分析讨论，探索用于脑科学和脑疾病的新一代脑模拟计算系统。AI芯片浪潮下，我们能否更进一步，找到一种既拥有生物特征，又具有计算系统特性的新型模拟系统？从脑到计算的跨度是否太远？深度学习更靠近数学和脑科学的哪一端？ 会议由北京市科委、中科院计算所主办，中科曙光协办，计算所孙毓忠研究员和赵地副研究员担任大会主席。瞄准产业下一个风口，凸显学者前瞻性和预见性。 人脑是自然界最复杂精密的系统，而
在评估模型质量的各种指标中，有两个比较常用：（1）在未曾见过的数据上的预测准确度；（2）对模型的解释。对于（2），科学家更喜欢更简单的模型，因为响应和协变量之间的关系更清晰。当预测量（predictor）的数量很大时，简约性问题就会变得尤其重要。当预测量的数量很大时，我们往往希望确定出一个能展现最强效果的小子集。
林鳞 编译自 Github 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Reddit上又炸了，原因是一个无需在数据集上学习和预训练就可以超分辨率、修补和去噪的方法：Deep image prior。 帖子
redunet 论文第一部分摘录 1.1 基于数据压缩和表示的新理论框架。 我们的方法在很大程度上偏离了上述努力。现有的理论工作大多将深层网络本身作为研究对象。他们试图通过检查深层网络拟合特定输
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>(稍后放出)的知识铺垫。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。
对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。
本文作者黄凯奇，研究员，博士生导师。获国家自然科学优秀青年基金，国家万人计划“青年拔尖人才”获得者，北京市科技新星。在智能视觉监控及行为理解方面的研究获得第十二届中国发明专利优秀奖和国家技术进步二等奖。作者任伟强，中科院自动化所博士。作者谭铁牛，中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院院士和巴西科学院通讯院士。中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、智能感知与计算研究中心主任。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读5分钟本文将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。 本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖。 卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。 在本文中，将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。这有助于解决与计算机视觉相关的各种其他问题。在CNN出现之前，传统的方法是使用最近邻插值、双线性或双三次插值等上采
分割原始图像为若干个\sqrt{n} \times \sqrt{n}的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本y = \mathbb{R}^n. 在固定的字典上稀疏分解y后，得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户，可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本y = \mathbb{R}^n时，通过原子集合即字典\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)中少量元素进行线性组合即可：
注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。整个教材已经非常好，网上有原版的英文版，也有翻译的中文版，这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 这个笔记主要分为以下几个部分： - 神经网络 - 自编码器与稀疏性 - Softm
在数字化时代，视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术，尤其是针对视觉内容的压缩感知技术，已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
邻域嵌入（Neighbor Embedding, NE）是“样本-样本”映射，在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本，计算量略大。
English Terminology中文术语neural networks神经网络activation function激活函数hyperbolic tangent双曲正切函数bias units偏置项activation激活值forward propagation前向传播feedforward neural network前馈神经网络Backpropagation Algorithm反向传播算法(batch) gradient descent（批量）梯度下降法(overall) cost functio
今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。比较常见的图搜平台有百度、谷歌、拍立淘等，有些图搜技术已经能达到非常不错的效果。接下来我们做个测试，给出一个柯基宝宝的图片，分别用三家搜索引擎进行搜索：
本套课程中，Hinton 重点介绍了人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用，及其在机器学习中发挥的作用。与吴恩达的《Machine Learning》不同，这门课
注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。整个教材已经非常好，网上有原版的英文版，也有翻译的中文版，这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。
在过去的几年里，Transformer架构在自然语言处理（NLP）、图像处理和视觉计算领域的深度表征学习中取得了显著的成就，几乎成为了AI领域的主导技术。
摘要随着低成本、紧凑型2.5/3D视觉传感设备的出现，计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景，从历史的角度开始，接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前，简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。之后根据基于场景理解任务的分类，回顾了所开发的技术：包括全局室内场景理解以及子任务，例如场景分类、对象检测、姿势估计、语义分割、三维重建、显著性检测、基于物理的推理和提供性预测。随后，总结了用于评估不同任务的性能指标，并对最新技术进行了定量比较。最后对当前面临的挑战进行了总结，并对需要进一步研究的开放性研究问题进行了展望。
无论是机器翻译，还是智能人工客服，你是否好奇计算机是如何识别理解人类自然语言，并给出反馈的呢？ 无论是人还是计算机，对于语言的识别理解，都应该是建立在一定的语料库和语料组织规则（语法）基础上的。对于听到或看到的一句话，势必会将其先按照已知的语料和语法进行快速匹配，才能够识别理解这句话的意思，并给出相应的反馈。当然，人类可以自然识别文字和语音，在大脑中对自然语言进行快速的多样化匹配理解，并作出相应的反馈。然而，对于计算机来说，就需要将这些字符数学化才能够被识别。 下面，我们就来看一句话是怎样被数学化，最终被
视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制。从下而上也可以认为是数据驱动，即图像本身对人的吸引，从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意。科研主要做的是从下而上的视觉显著性，而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅，无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少。
Visual Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model
深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。
选文：Aileen 翻译：杨天朦，黄文畅 校对：姜范波，Aileen 导读：数据科学从业者们更倾向于选择用著名的算法来解决给定的问题。但仅仅靠算法并不能提供一个最优的解决方案，通过精心设计和选择的特征所建造的模型能够提供更好的结果。此篇作者总结了很多常见且有效的特征转化的方法，有些方法附有简单说明。具体的应用方法可以在网络上搜索公开信息。 “任何一个有智力的笨蛋都可以把事情搞得更大，更复杂，也更激烈。往相反的方向前进则需要一点天分，以及很大的勇气。” –阿尔伯特·爱因斯坦 复杂的模型不易解释，难以调整。简
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