对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。对于机器学习而言，
在瑞典斯德哥尔摩国际会展中心举行的国际机器学习大会 受到全世界科技界的关注。来自国内人工智能企业队代表第四范式的姚权铭与来自香港科技大学的研究者提出的「Online Convolutional Sparse Coding with Sample-Depe
随着过去几年来深度学习库和软件创新的蓬勃发展，研究机器学习是一个激动人心的时刻。大多数机器学习的库都是从相当专业的计算代码演变而来的，这些计算代码一般用于解决大密集度问题，例如为稀疏模型提供边缘支持的基于神经网络的图像分类通用框架。我们想要一些小巧而又易用
「无监督学习」现在已经成为深度学习领域的热点。最近，在德国的图宾根，机器学习夏训营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。今天机器之心给大家分享的正是其课件中有关「无
我一直在研究稀疏编码和实现它的不同方法，在这篇文章中，我会比较它们，以下是详细的情况。另外，我将仅介绍使用自动编码器进行稀疏编码的方法。我们可以清楚地观察到，所学习的滤波器对某些数字变得更加具体，并且在最后epoch之后，滤波器代表了一个数字的笔划。这种方
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