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SRC(sparse representation-based classifier)基于稀疏表达的分类。
把稀疏编码的方法运用到分类中的机器学习方法,就叫做SRC。稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出,哺乳类动物在长期的进化中,生成了能够快速,准确,低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象,我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的,我们的大脑很难像电脑那样直接存储。研究表明,我们每一副图像都提取出很少的信息用于存储。我们把它叫做稀疏编码,即Sparse Coding。中文名SRC外文名sparse representation-based classifier分类稀疏表达参照准则Science Research Council参照准则self-referencecriterion。科学研究委员会ScienceResearchCouncil
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本文概览:SRC(sparse representation-based classifier)基于稀疏表达的分类。把稀疏编码的方法运用到分类中的机器学习方法,就叫做SRC。稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出,哺乳类动物在长期的进化中,生成了能够快速,准确,低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象,我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的,我们的大脑很难像电脑那样直接存储。研究表明,我们每一副图像都提取出很少的信息用于存储。我们把它叫做稀疏编码,即Sparse Coding。中文名SR