Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur GraphSearch.
This article treats the problem of learning a dictionary providing sparse representations for a given signal class, via minimisation, or more precisely the problem of identifying a dictionary from a set of training samples knowing that for some coefficient matrix . It provides a characterisation of coefficient matrices that allow to recover any orthonormal basis (ONB) as a local minimum of an minimisation problem. Based on this characterisation it is shown that certain types of sparse random coefficient matrices will ensure local identifiability of the ONB with high probability.
Chargement
Chargement
Aucun résultat